源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述: 理解序列数据处理方法,补全面向对象编程中的缺失代码,并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU,并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果(最好使用图表展示) 不同超参数的对比分析(包括hidden_size、batch_size、lr等)选其中至少1-2个进行分析 ps:用户签到数据实验的难度会稍高一些,若在实验中选用,可酌情加分
2024-05-08 11:05:31 18.51MB 深度学习 pytorch python
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随着我国电力行业的发展和对环境保护越来越重视,要求现代化电厂锅炉必须清洁、经济、高效运行。循环流化床锅炉是近十几年发展起来的新一代高效、低污染环保型锅炉。由于循环流化床锅炉燃烧的复杂性,就必须要求其具有较高的自动化程度。阐述了集散控制系统在循环流化床锅炉上的应用,针对循环流化床锅炉的特点提出了合理的改造方案并取得良好效果。
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研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略.采用优化设计方法,开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器,并建立了其动力学模型;针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求,提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略.仿真结果表明:应用上层混合H2/H∞电流决策控制,EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰,使驾驶员获得满意的路感;应用下层模糊PID电流跟踪控制,EPS系统具有较好的动态特性,能够对目标电流进
2024-04-25 15:39:53 278KB 自然科学 论文
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研究论文-基于PLC控制的闭式循环柴油机系统实现
2024-04-19 09:04:39 307KB 动力与能源工程
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基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值;非普工业最大值、非普工业最小值;普通工业最大…
2024-04-01 22:00:47 462KB
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用P1口做输出口,接八只发光二极管。编写程序,使发光二极管循环点亮,循环点亮时间间隔为1秒,该时间间隔用定时器中断实现。/ INT0 接单次脉冲输出,每当有外部中断信号时,发光二极管循环方向取反。
2024-04-01 16:53:30 69KB
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循环(7,3)码编码电路设计(基于quartus的代码及仿真)
2024-03-25 18:12:57 81KB quartus 通信原理
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我们开始在三个维度上研究N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$ Chern-Simons-matter理论中的1/2 BPS Wilson循环。 我们考虑具有Chern-Simons级别k,− k和0的圆形或线性颤动,并关注保留R对称性的两个SU(2)子组之一的环。 在没有消失的Chern-Simons水平的情况下,我们为通过超多重连接的颤动上的每对相邻节点找到一对Wilson环(通过扭曲的超多重连接所连接的节点具有Wilson环,从而保留了另一组超级电荷)。 我们期望通过量子校正来消除这种经典的成对简并性。 对于带有扭曲的超多重子集连接的具有消失的Chern-Simons项的节点,我们发现通常的1/4 BPS Wilson环会自动放大为1/2 BPS,这在3维Yang-Mills理论中也是如此。 当具有消失的Chern-Simons级别的节点通过未扭曲的超多重子集连接时,我们找不到耦合到经典不变的那些节点的任何Wilson环。 相反,我们发现了几个超对称性变化(非零)在任何相关函数中均消失的回路,因此弱零。 我们期望当包括量子校正时,这些威尔逊循环的仅一种线性组合
2024-03-23 20:22:39 708KB Open Access
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在51单片机课堂上,单只数码管循环显示0-9是一个常见的练习项目。这个练习可以帮助我们掌握单片机的引脚控制和数码管显示等基本知识。以下是一个简单的示例程序,演示如何使用51单片机控制单只数码管循环显示0-9。 硬件连接 首先,我们需要了解数码管的显示原理和引脚控制方式。在这个示例中,我们假设使用共阳极数码管,并且只使用一个位选引脚(例如P2.0),其他数码管引脚(例如a-g和dp)连接到相应的单片机引脚上。 接下来,我们需要编写一个程序来控制数码管循环显示0-9。在51单片机上,可以使用C语言或汇编语言编写程序。以下是使用C语言编写的示例程序: c #include // 包含51单片机的头文件 #define LED P2_0 // 位选引脚连接到P2.0口 #define A P1_0 // a引脚连接到P1.0口 #define B P1_1 // b引脚连接到P1.1口 #define C P1_2 // c引脚连接到P1.2口 #define D P1_3
2024-03-23 19:02:46 18KB 51单片机
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基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-07 14:13:28 26KB
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