热点创新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步预测模型

最新推荐文章于 2025-06-03 09:00:05 发布
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#gru #深度学习 #人工智能 #时间序列预测模型 #时间序列预测 #python

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模型简介：

多步预测全家桶重大更新！！！

本期我们继续更新多步预测全家桶，把 KAN 和 CKAN ( Convolutional Kolmogorov-Arnold Network ) 应用到多步预测模型里面，我们新增了关于KAN、KANConv、CNN-KAN、LSTM-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN、GRU-KAN、CNN-LSTM-KAN、KANConv-GRU并行等预测模型，实现了高精度的预测。帮助大家把握热点，早日发文！

● 环境框架：python 3.9  pytorch 2.1 及其以上版本均可运行

● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档

● 价格：全家桶已新增到40个模型

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

包括完整流程数据代码处理：

多步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估

 基于 KAN、KAN卷积的多步预测模型

研究者将 KAN 创新架构的理念扩展到卷积神经网络，将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活函数，提出并开源 KAN 卷积（CKAN）。KAN 卷积与卷积非常相似，但不是在内核和图像中相应像素之间应用点积，而是对每个元素应用可学习的非线性激活函数，然后将它们相加。

由对比试验可以看出来，KAN 卷积以非常小的参数量实现了一定的预测效果，在后续的轻量级预测网络模型中有一定的研究价值！KAN网络在作为最后的线性层进行替代时，表示出良好的性能。

 相关创新模型可视化展示 

更新介绍：

全网最低价，入门多步预测最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）一次购买，享受永久免费更新福利！

前言

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于KANConv-GRU并行网络的多步预测模型。电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：

电力变压器数据集介绍和预处理

1 电力变压器数据预处理与可视化

1.1 导入数据

1.2 多步预测预处理

2 基于KANConv-GRU的多步预测模型

2.1 定义KANConv-GRU网络模型

2.2 设置参数，训练模型

50个epoch，MSE 为0.0211，KANConv-GRU多步预测模型预测效果显著，模型能够充分提取序列的时空特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，表示出良好的性能。

3 结果可视化和模型评估

3.1 预测结果可视化

3.2 模型评估

4 代码、数据整理如下：

点击下方卡片获取代码！

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024最新Kolmogorov-Arnold网络架构下的KANConv（包含九种不同类型激活函数的KANConv2d）
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本文给大家带来的改进机制是2024最新的，Kolmogorov-Arnold 网络（Convolutional KANs），这种架构旨在将 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）的非线性激活函数整合到卷积层中，九种KANConv2d分别是：WavKANConv2d, RBFKANConv2d, KANConv2d, ReLUKANConv2d, FasterKANConv2d, ChebyKANConv2d, JacobiKANConv2d, FastKANConv2d, GRAMKANCon
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时间序列预测方法及多步预测方法汇总
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最近在研究时间序列的预测问题，看到了一位大神总结的时间序列预测方法，在此做下记录。此文列出了时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读，这里我就简单成呈现在这里，并附上链接。实践部分是质量较高的开源代码，方便大家快速上手。最后，附上一些kaggle比赛中比较经典的时序比赛的经典解法链接，供大家参考和学习。
替代MLP的KAN，被开源项目扩展到卷积了
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关注公众号，发现CV技术之美本文转自机器之心。本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。KAN 在准确性和可解释性方面表现优于 MLP，而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如，作者表示，他们用 KAN 以更小的网络和更高的自动化程度重现了 DeepMind 的结果。具体来说，DeepMind 的 MLP 有大约 300000 个...
Unet改进34：添加KANConv2DLayer(2024最新改进方法)
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YOLOv8独家改进：KAN系列 | 「一夜干掉MLP」的KAN ，全新神经网络架构一夜爆火
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
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【Transformer分类】基于Transformer-GRU实现柴油机故障诊断附matlab代码
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柴油机作为重要的动力设备，其可靠运行至关重要。随着对设备状态监测和故障诊断的需求不断提升，基于深度学习的故障诊断方法近年来备受关注。本文提出了一种基于Transformer-GRU模型的柴油机故障诊断方法，该方法利用Transformer的全局特征提取能力和GRU的时序建模能力，有效地识别柴油机不同运行状态下的故障模式。通过对柴油机振动信号进行分析，构建数据集并训练模型，实验证明该方法能够有效识别柴油机常见的故障类型，并具有较高的识别精度。
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在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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