基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测.pdf

本文将传统的机器学习模型（即支持向量机，k最近邻，决策树和随机森林）与前馈神经网络和长短期记忆进行了比较。 我们观察到两个神经网络比传统模型具有更高的精度。 本文还试图弄清辍学是否可以提高神经网络的准确性。 我们观察到，对于前馈神经网络，在某些情况下应用辍学可能会导致更好的性能，而在其他情况下则会导致更差的性能。 辍学对LSTM模型的影响很小。 因此，使用辍学不能保证更高的准确性。

matlab掩摸代码STOI的Python实现 实施经典和扩展的短期目标可理解性措施 可理解性度量与降级语音信号的可理解性高度相关，例如，由于CI模拟中的附加噪声，单/多通道降噪，二进制掩蔽和语音编码语音，因此与可降解语音信号的可理解性高度相关。 STOI量度是侵入性的，即干净和降级的语音信号的函数。 当您对噪声处理的非线性处理（例如，降噪，二进制掩蔽算法）对语音可懂度的影响感兴趣时，STOI可能是语音可懂度指数（SII）或语音传输指数（STI）的不错选择。 说明取自 安装 pip install pystoi或pip3 install pystoi 用法 import soundfile as sf from pystoi import stoi clean, fs = sf.read('path/to/clean/audio') denoised, fs = sf.read('path/to/denoised/audio') # Clean and den should have the same length, and be 1D d = stoi(clean, denoised

论房企市值管理：资本操作可短期维稳，长期护盘还要看价值管理 #资源达人分享计划#

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[1]Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen.Long Short-Term Memory[J].Neural Computation,1997,9(8)

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