从事AI工作的人

煤矿瓦斯浓度的精准预测是矿井瓦斯防治的关键。为了准确可靠地预测工作面瓦斯浓度，提出了一种基于门控循环单元方法的工作面瓦斯浓度预测模型。采用邻近均值法对数据缺失值和异常值进行补全，采用MinMaxScaler方法对实验数据进行归一化处理，为了提高模型精度和稳定性，采用粒子群算法和Adam算法对GRU超参数进行优化，从而构建了基于PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。以崔家沟煤矿生产监测数据为样本数据进行模型训练，采用平均绝对误差、均方根误差、运行时间3种评价指标对预测模型性能进行评估，并将预测结果与BPNN和LSTM进行对比。结果表明：PSO-Adam-GRU较BPNN和LSTM具有更高的精度和稳定性，在预测过程中MAE可降低到0.058，RMSE可降低到0.005.结果表明，基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测模型和参数优选方法可有效预测出瓦斯浓度，该模型在瓦斯浓度时间序列预测方面具有更高的准确性和鲁棒性，可为矿井瓦斯治理提供一定指导意见。

一种结合门控循环单元 (GRU) 和支持向量机 (SVM) 的神经网络架构，用于网络流量入侵检测（GRU-SVM模型）

trajectory_prediction 使用GRU网络预测“气球”的轨迹。 背景 “气球”运动特点： 自身无驱动力，运动速度和方向由风决定 由地面放飞，可高空飞行 放飞后，一切运动不可控制，只可击落 数据特点 包含：温度/湿度/气压/北向速度/东向速度/垂直速度/经度/维度/海拔数据样例： 时间 温度 湿度 气压 北向速度 东向速度 垂直速度 经度 尺寸 海拔 2018-06-08 07:50:46 1001.74 24.83 94.32 0.03 0.00 -0.09 115.900565 28.589946 21.7 2018-06-08 07:51:48 1001.83 24.62 94.31 0.04 -0.02 0.08 115.900537 28.589930 29.2 2018-06-08 07:52:50 1001.73 2

GRU-ARIMA时间序列预测 GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。

股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT 使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。

负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。

今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

自动语音识别模型，包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练。实现中文语音识别。

基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类，利用搜狐新闻数据集进行实现，对12个种类进行分类，里面设计BiGRUB提取文本特征，TF-IDF特征权重赋值，Bytes分类进行实现，学习深度学习和机器学习很好的借鉴。