怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE
混合预测系统。
使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。
使用RNN(水库计算机)来发展潜伏力。
VAE可转换为预测。
基于通过MATLAB生成的综合数据
VAE基于现有的python
jupyter实现。
通过MATLAB更新RNN。
跑步:
运行Generate.m。
这将获得综合数据。
确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下,或修改python笔记本中的路径。
运行VAE.ipynb,第一部分。
这将生成模型参数,包括潜在变量。
将logvarout.csv,muout.csv加载到matlab中,或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中
运行RNNClimateVAE.m。
这将对潜在变量生成预测。
每次运行的性能可能会有所不同。
如果性能良好,请在if(false)区域中运行最终代码块以保存预测
运行VAE.ipynb,第二部分。
这将从潜在预测中生成输出预测。
VAE.ipynb还有另外两个部分,需要进一步分析。
第三部分改变一个潜在方向,同时保持其他不变,从而了解
2023-04-03 17:26:00
9.47MB
系统开源
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