基于GRU神经网络模型预测未来电力系统材料价格源码。

基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

# 在 Simulink上使用任意时间序列模型进行递归预测 包括ARIMAX、LSTM、GRU和SSM模型。 让我们在 Simulink 上运行时间序列预测！！​ ＃＃ 介绍 本页具体介绍如何针对以下需求实现时间序列模型。 - 在开发中的 Simulink 模型上构建深度学习功能​ - 在 Simulink 上尝试各种时间序列模型​ - 在 Simulink 模型上实现 MATLAB 产品系列支持的功能​ 每个文件夹都有 MATLAB 代码和 Simulink 模型，它们的名称分别对应于时间序列模型或神经网络层。 ## 关键要点 它们提供了递归预测时间序列的功能，每个示例都描述了如何在 Simulink 上实现它们的功能并通过 MATLAB Function 模块调用它们。该技术不仅适用于上述产品，还可以采用其他产品提供的附加功能进行时间​​序列分析，特别是回归， ＃＃ 要求 * MATLAB * 模拟链接 * 深度学习工具箱 * 计量经济学工

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出（完整源码和数据） GRU(门控循环单元)多输入单输出，运行环境MATLAB2020b及以上。

时序预测 | MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2020b及以上，可以实现未来100个值的预测。

基于神经网络的交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）。 数据来自 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS)。数据是从跨越加利福尼亚州所有主要大都市地区的高速公路系统的各个探测器实时收集的。 运行以下命令来训练模型： python train.py --model model_name 您可以选择“lstm”、“gru”或“saes”作为参数。.h5重量文件保存在模型文件夹中。 Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19

LSTM GRU神经网络单变量预测

使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测： 数据集： tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据： Date Time：时间（日期是 日月年 的格式） p (mbar)：大气压 T (degC)：气温 rh (%)：湿度 使用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU之一）完成下列功能：输入最近n个小时的气象数据，预测之后24小时的气象数据 生成训练集和测试集： 以2014年及以前的数据为训练集 2015年及以后的数据为测试集

使用RNN、LSTM、GRU三种神经网络模型进行文本分类，效果不错，附上详细代码及数据

人工智能深度学习，中文分词代码，准确无误。rnn-tutorial-gru-lstm-master分词