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重庆做app开发的公司,seo优化包括什么,成都蓉城最新消息,网站建设开票内容些什么程序名称#xff1a;基于SPDConv-BiLSTM的多变量时间序列预测 实现平台#xff1a;python—Jupyter Notebook 代码简介#xff1a;构建了基于SPDConv#xff08;空间-深度卷积#xff09;-BiLSTM#xff08;双向长短期记忆网络#xff09;多变量时间序列预测模型。对比…程序名称基于SPDConv-BiLSTM的多变量时间序列预测实现平台python—Jupyter Notebook代码简介构建了基于SPDConv空间-深度卷积-BiLSTM双向长短期记忆网络多变量时间序列预测模型。对比了BiLSTM、CNN-BiLSTM、SPDConv-BiLSTM的预测结果。高创新点原创未发表注释超详细几乎每行一注释。限量。SPD-Conv先对特征图按采样因子切片重排将时空信息无损压入通道维再用1×1卷积融合降维替代跳步卷积或池化实现下采样不丢失细节提升小目标与低分辨率任务性能。原文SPDConv的提出用于机器视觉领域现有大部分结合该算法的文献也都是应用于图像识别等如结合YOLO本代码创新性的将SPDConv与双向长短期记忆神经网络结合应用于时间序列预测。SPDConv空间-深度卷积原理SPDConv 与 BiLSTM 结合做时间序列预测的核心思想是用 SPD-Conv 的无信息丢失下采样替代传统“大步长卷积 / 池化”把序列压短后再送进 BiLSTM从而既减少计算量又保留高频细节让双向 LSTM 更容易学到精细动态。传统做法的痛点为了降低长序列的计算量常见套路是先用 Conv1D(stride2) 或 MaxPool1D 把时间维减半。stride1 的卷积 / 池化会 直接扔掉 50 % 的采样点导致高频、小幅度但关键的变化信息永久丢失当序列本身较短、信噪比低或突变频繁时后续 BiLSTM 再强也恢复不了已被丢弃的信息预测误差增大。SPD-Conv 的“无损下采样”机制把“Space-to-depth”思想搬到 时间维 → Time-to-depth (T2D)。时间维减半计算量所有原始采样点都保留在通道里没有信息丢失后续可接普通 Conv1D(kernel_size1或3) 做跨通道融合进一步压缩通道数。与 BiLSTM 的结合点整体模块顺序Input → SPD-Conv1D → BiLSTM → Dense →OutputSPD-Conv1D 负责“无损压缩”时间维得到更短但 richer 的表示BiLSTM 在缩短后的序列上执行 双向时序建模捕捉长期依赖因为序列已变短BiLSTM 的O(T²) 计算量显著下降可堆更多层或增大隐状态最后全连接层把隐状态映射为预测值。特性传统Conv1Dstride1或MaxPool1DSPD-ConvTime-to-depth Conv1D下采样方式直接跳步采样 / 取最大或平均时间维切片重排 → 通道维拼接信息是否丢失是被跳过的时刻永久丢弃否全部采样点保留在通道里输出形状变化T×C → (T//s)×CT×C → (T//s)×(C·s)可学习参数有Conv 权重或无Pool有1×1 或 3×1 Conv 融合通道感受野扩展速度依赖 stride 大小等价 stride无信息缺口计算量低略高通道增加后 1×1Conv 可再压缩对高频/小幅度信号易丢失细节保留完整细节对短序列/小目标性能下降明显性能更稳健参考文献《No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-Resolution Images and Small Objects》代码获取方式【原创代码分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的时间序列预测模型BiLSTM - RMSE:0.1039 MAE:0.0557Conv1D-BiLSTM - RMSE:0.0996 MAE:0.0427SPD-BiLSTM - RMSE:0.0969 MAE:0.0413程序名称基于GSConv-BiLSTM的多变量时间序列预测实现平台python—Jupyter Notebook代码简介构建了基于GSConv混合标准卷积与深度可分离卷积-BiLSTM双向长短期记忆网络多变量时间序列预测模型。对比了BiLSTM、CNN-BiLSTM、GSConv-BiLSTM的预测结果。高创新点原创未发表注释超详细几乎每行一注释。限量。GSConvGrouped Shuffle Convolution是一个轻量级卷积模块可以实现标准卷积SC与深度可分离卷积DSC的优势互补用 SC 提取全局通道关系用 DSC 提取局部空间信息再通过通道 shuffle 把两部分轻量地融合。原文GSConv的提出用于机器视觉领域现有大部分结合该算法的文献也都是应用于图像识别等如结合YOLO本代码创新性的将GSConv与双向长短期记忆神经网络结合应用于时间序列预测。把时间轴看成“一维空间”即可得到时间序列版 GSConv主分支采用 1D-SC大核捕获长程依赖辅助分支采用 1D-DSC小核捕获短期波动二者拼接后 shuffle实现“既省参数又保表达力”的特征增强。GSConv卷积原理将GSConv 与BiLSTM 结合的流程是先把原始多变量序列输入 GSConv1D 模块得到兼具局部细节与全局趋势的时序特征随后把特征送入BiLSTM由其双向递归结构进一步建模长期前后依赖最后取 BiLSTM 的末端隐藏状态经全连接层输出未来时刻的预测值。GSConv 的并行卷积还可减少 BiLSTM 的层数与宽度从而显著降低整体参数量。这种组合的优势体现在三方面1) 计算高效——GSConv 用DSC 减少冗余卷积可并行训练比纯 BiLSTM 更快2) 表达力强——显式分离长短期模式避免 LSTM 因梯度消失而遗忘长期信息3) 部署友好——整体模型更小可在边缘设备上实时运行同时对噪声和突变更具鲁棒性。模型传统BiLSTMGSConvBiLSTM特征提取依赖LSTM的递归结构局部模式需通过大量参数学习显式分离局部DSC和全局SC特征效率更高参数量LSTM参数量大尤其是多变量序列GSConv减少冗余参数DSC的轻量性整体更轻训练速度LSTM串行计算训练慢GSConv卷积并行化加速BiLSTM层数可减少长短期依赖LSTM可能遗忘长期模式GSConv预提取长期依赖BiLSTM专注双向整合抗噪性对高频噪声敏感DSC分支的局部卷积可平滑高频噪声参考文献《Slim-neck by GSConv: A lightweight-design for real-time detector architectures》代码获取方式【原创代码分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的时间序列预测模型GSConvBiLSTM提升效果显著程序名称基于CNN-Agent Attention-BiGRU的多变量时间序列预测实现平台python—Jupyter Notebook代码简介构建了基于CNN卷积神经网络-Agent Attention代理注意力机制-BiGRU双向门控循环单元多变量时间序列预测模型。对比了CNN-BiGRU、CNN-Attention-BiGRU、CNN-Agent Attention-BiGRU的预测结果。高创新点原创未发表注释超详细几乎每行一注释。限量。Agent Attention是一种新型的注意力机制可以平衡计算效率和表示能力。通过引入一组代理令牌Agent Tokens将传统的注意力模块扩展为一个四元组Q,A,K,V其中A代表代理令牌。这些代理令牌首先作为查询令牌Q的“代理”从K和V中聚合信息然后再将这些信息广播回Q。由于代理令牌的数量可以远小于查询令牌的数量Agent Attention在保持全局上下文建模能力的同时显著降低了计算复杂度。从理论上讲Agent Attention将Softmax注意力的二次复杂度降低为线性复杂度同时通过其设计巧妙地整合了Softmax注意力的高表达能力和线性注意力的高效性。Agent Attention原理原文Agent Attention的提出用于机器视觉领域现有大部分结合该算法的文献也都是应用于图像识别、检测等如结合YOLO本代码创新性的将Agent Attention与双向门控循环单元结合应用于时间序列预测。BiGRU 是一种循环神经网络RNN的变体结合了双向门控循环单元GRU。GRU 是一种轻量级的循环神经网络单元通过引入更新门和重置门来解决传统 RNN 的梯度消失问题。BiGRU 通过同时处理序列的正向和反向信息能够更好地捕捉序列中的时间依赖关系。参考文献《Agent Attention: On the Integration of Softmax and Linear Attention》《基于双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法研究》代码获取方式【原创代码分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的时间序列预测模型程序名称基于非线性二次分解的Ridge-RF-XGBoost时间序列预测实现平台python—Jupyter Notebook代码简介构建了基于线性-非线性1次分解-非线性2次分解的岭回归Ridge-随机森林RF-极端梯度提升XGBoost时间序列预测模型。将序列分解为线性部分、非线性部分1和非线性部分2。线性部分使用Ridge的线性拟合能力进行预测非线性部分1使用随机森林的非线性拟合能力预测非线性部分2使用非线性拟合能力更强的XGBoost预测非线性部分算法使用网格搜索与交叉验证寻找最优的超参数组合。最终预测结果为三者之和。通过将时间序列分解为线性部分和两个非线性部分可以充分发挥不同模型的优势。线性部分由岭回归处理非线性部分1由随机森林处理非线性部分2由XGBoost处理。这种分解方式使得模型能够更全面地捕捉数据中的信息提高预测精度。通过分解时间序列并分别建模可以更精细地捕捉数据中的复杂模式。这种方法不仅提高了对周期性特征的捕捉能力还增强了对非周期性特征的建模能力。在多个真实世界数据集上这种分解方法实现了优于现有最先进方法的性能。采用将时间序列数据分割成线性与非线性组件分别进行预测的方法然后合并这两个预测结果以获得最终预测值。这样做可以最大化利用线性和非线性模型的长处。具体来说线性模型擅长识别数据中的趋势和模式而非线性模型则在应对复杂关系及波动方面表现出色。通过这种分解和综合的策略不仅能提升预测准确性还能提高模型的灵活性和稳定性。这种方法规避了单独使用一种模型时可能遇到的挑战并且整合了两者的优点特别适合用于含有显著趋势以及复杂变化的时间序列数据分析从而达到更加精确和可信的预测效果。XGBoost在时间序列预测中具有显著优势。首先其特征工程能力强能自动捕捉复杂的非线性关系和特征交互无需人工手动构建这些复杂关系。此外XGBoost能够提供特征重要性评分帮助识别对预测结果影响较大的变量为特征选择和模型优化提供依据。其次XGBoost的计算性能高效。支持多线程和分布式计算在处理大规模时间序列数据时可显著加快训练速度。同时XGBoost在内存使用上进行了优化能够高效处理大规模数据避免因数据量过大导致的计算瓶颈。这些特性使得XGBoost在时间序列预测中不仅能够提升预测精度还能提高计算效率适用于各种复杂的时间序列预测场景如金融市场预测、电力需求预测、交通流量预测等。代码获取方式原创未发表基于非线性二次分解的Ridge-RF-XGBoost时间序列预测运行结果Optimized Random Forest parameters: {max_depth: 10, min_samples_split: 10, n_estimators: 100}Optimized XGBoost parameters: {learning_rate: 0.01, max_depth: 3, n_estimators: 100}