计蒜客-简单的划分数 动态规划

本文通过一个具体的题目,深入解析了整数划分问题,并提供了一种有效的算法实现。使用动态规划的方法,通过预处理的方式计算出所有可能的划分方式,最终得出80的整数划分总数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接 https://www.jisuanke.com/course/709/36576

题解: 典型的整数划分问题 ,  建议参考母函数(整数划分)的资料将几种比较典型的整数划分问题搞懂

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll dp[84][84];

int main() {
	for(int i = 1;i <= 80;i++) {
		dp[i][1] = 1;
	}
	
	for(int i = 1;i <= 80;i++)
		for(int j = 2;j <= 80;j++) {						
			if(j > i) dp[i][j] = dp[i][i];
			else if(j == i) dp[i][i] = 1+dp[i][i-1];
			else dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-j][j];			
		}
	
	printf("%lld\n",dp[80][80]);
	
			
	return 0;
}

 

<think>好的,我现在要帮用户解决用Python进行LSTM地铁短时流量预测的问题。首先,我需要理清用户的需求。用户可能是一个刚开始接触时间序列预测的开发者,或者是有一定机器学习基础但想应用到交通领域的研究者。他们需要知道如何使用LSTM模型,步骤是什么,可能还需要代码示例。 首先,我应该回顾LSTM的基本概念,说明为什么它适合处理时间序列数据。比如,LSTM的记忆单元可以捕捉长期依赖,这对流量的变化模式可能有帮助。然后,需要整理整个流程的大纲,包括数据准备、预处理、模型构建、训练和预测等步骤。 接下来,数据准备部分,用户可能需要了解需要哪些数据。地铁流量通常有时间戳、进站量、出站量,可能还有天气、节假日等因素。要强调数据清洗的重要性,比如处理缺失值、异常值,还有归一化的必要性,因为LSTM对输入数据的尺度敏感。 然后是构建时间序列数据集的部分,需要解释如何将数据转换为监督学习的形式,比如用过去N个小时的数据预测下一个时间点的流量。这里可能需要使用Pandas的shift函数或者自定义函数来生成时间窗口。 模型构建方面,应该详细说明LSTM层的参数,比如输入形状、神经元数量,以及如何添加Dropout层防止过拟合。可能需要一个简单的模型结构示例,比如两个LSTM层加全连接层。还要提到编译模型时的损失函数和优化器选择,比如用Adam和MSE。 在模型训练部分,要提到分训练集和测试集,可能还需要验证集来调整超参数。需要强调epoch和batch_size的选择,以及早停法(EarlyStopping)的应用,防止过拟合。 模型评估部分,可以提到可视化预测结果和真实值的对比,算RMSE、MAE等指标。这里可能需要用Matplotlib绘图,以及Scikit-learn的指标算函数。 最后,给出一个简单的代码框架,让用户能快速开始。同时,还要提到优化方向,比如调整超参数、增加特征、尝试其他模型如GRU,以及交叉验证等。这些扩展内容可以帮助用户进一步改进模型。 需要注意的是,用户可能在实际应用中遇到数据获取的问题,或者特征工程不够有效。可能需要提醒他们关注数据的质量和多样性,比如节假日、天气等因素的影响。另外,模型调参是一个耗时的工作,可能需要耐心和多次实验。 还有,用户可能对LSTM的原理不太熟悉,是否需要简要解释?不过根据问题,用户可能更关注实现步骤,所以保持简洁,重点放在应用层面。但要确保代码示例正确,比如在构建模型时使用Sequential API,正确设置输入形状,以及在训练时的数据格式是否正确。 最后,检查是否有遗漏的步骤,比如数据预处理中的时间特征提取,比如将时间戳分解为小时、星期几等,这些可以作为额外的特征输入模型。此外,是否需要考虑多步预测还是单步预测,用户的问题中提到“短时”,可能是多步,但示例代码可能只展示了单步预测,需要指出这点并提供调整的方法。 总结下来,回答需要结构清晰,逐步引导用户从数据准备到模型预测,同时给出实用的代码示例和优化建议,确保用户能够理解并实施。</think>以下为使用LSTM进行地铁短时流量预测的完整指南(含代码框架): --- ### **一、LSTM适用性** 长短期记忆网络(LSTM)擅长处理时序数据的长期依赖关系,流数据具有明显的时间连续性(如早晚高峰、周末波动),适合通过LSTM建模。 --- ### **二、实现步骤与代码** #### **1. 数据准备** ```python import pandas as pd import numpy as np # 示例数据结构(需包含时间戳和流量) """ datetime,passenger_count 2023-01-01 08:00:00,235 2023-01-01 08:15:00,348 ... """ data = pd.read_csv('passenger_flow.csv', parse_dates=['datetime']) data.set_index('datetime', inplace=True) ``` #### **2. 数据预处理** ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data.values) # 构建时间窗口(用前3小时数据预测下1小时) def create_dataset(data, look_back=12, pred_step=4): # 假设15分钟一个时间点 X, y = [], [] for i in range(len(data)-look_back-pred_step): X.append(data[i:(i+look_back)]) y.append(data[(i+look_back):(i+look_back+pred_step)]) return np.array(X), np.array(y) X, y = create_dataset(scaled_data) ``` #### **3. 分数据集** ```python train_size = int(len(X)*0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] ``` #### **4. 构建LSTM模型** ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout model = Sequential() model.add(LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(y_train.shape[1])) # 输出维度=预测步长 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') ``` #### **5. 模型训练** ```python from keras.callbacks import EarlyStopping history = model.fit( X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.1, callbacks=[EarlyStopping(patience=5)] ) ``` #### **6. 预测与评估** ```python # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 反归一化 y_pred_actual = scaler.inverse_transform(y_pred) y_test_actual = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, y_test.shape[-1])) # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(y_test_actual[:,0], label='真实值') plt.plot(y_pred_actual[:,0], label='预测值') plt.legend() plt.show() ``` --- ### **三、关键优化方向** #### **1. 特征工程** - 添加多维特征:天气数据(温度/降雨量)、节假日标记、相邻站点流量 - 时间特征分解:提取小时、周几、是否为节假日等特征 #### **2. 模型改进** ```python # 使用双向LSTM捕捉双向时序特征 from keras.layers import Bidirectional model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))) # 加入注意力机制 from keras.layers import Attention encoder_outputs = model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) decoder_lstm = LSTM(64, return_sequences=True)(encoder_outputs) attention = Attention()([decoder_lstm, encoder_outputs]) ``` #### **3. 参数调优** - 使用贝叶斯优化工具(hyperopt)寻找最佳超参数 - 尝试不同的时间窗口长度(6-24小时) - 调整LSTM层数和神经元数量 #### **4. 部署优化** - 使用TensorRT加速推理速度 - 实现实时预测流水线:每小时自动更新数据并生成预测 --- ### **四、常见问题解决** 1. **过拟合**:增加Dropout层(0.3-0.5)、添加L2正则化、减少网络深度 2. **预测滞后**:尝试加入一阶差分特征、调整loss函数(增加预测变化趋势的权重) 3. **极端值处理**:使用鲁棒标准化(RobustScaler)、设置流上限阈值 --- ### **五、完整系统架构** ``` 数据采集层(闸机数据) → 数据仓库 → 特征工程 → 模型服务 → REST API → 可视化大屏 ↑ 模型更新策略:每周增量训练 + 每月全量训练 ``` 实际工业级应用需考虑分布式训练(PySpark)、异常检测模块、预测结果的可解释性分析。
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