supervictor 项目配置

[program:transfer_account]项目名字

执行的额命令

command=python transfer_account.py

命令执行的路径

directory=/home/weibo/

日志路径

stdout_logfile=/home/weibo/transfer_account.log

日志文件大小

stdout_logfile_maxbytes=20MB

重自动重启

autorestart=true

启动 60s 后没有异常退出,就当做正常启动

startsecs=60

下面这两项来确保任务进程下的子进程正确停止

stopasgroup=true
killasgroup=true

启动失败自动重试次数,默认是 3

startretries=3

把 stderr 重定向到 stdout,默认 false

redirect_stderr=true

内容概要:本文档详细介绍了基于膨胀卷积神经网络(DCNN)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的MATLAB项目实例。项目旨在解决传统模型难以捕捉非线性模式和长距离依赖的问题,通过DCNN提取局部特征与Transformer建模全局依赖,实现对多变量时间序列复杂关系的精准预测。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战及解决方案,到具体模型架构、代码实现、性能评估及部署应用的全流程。特别强调了模型在智能制造、金融市场、气象预测、医疗健康等领域的广泛应用潜力,并展望了未来的改进方向,如引入时空图结构、多模态数据融合、轻量化边缘计算等。 适用人群:具备一定编程基础和MATLAB使用经验,从事数据分析、深度学习研究或应用开发的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解膨胀卷积和Transformer编码器的工作原理及其在多变量时间序列预测中的协同作用;②掌握从数据预处理、模型构建、训练优化到结果评估的完整流程;③能够将该模型应用于实际业务场景,如设备状态预测、资产价格预测、天气预报、疾病预测等,以提高预测精度和业务决策能力。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术细节,还包括完整的代码实现和GUI设计,确保用户能够快速上手并在实际工作中应用。此外,文档还讨论了模型的可解释性、鲁棒性、计算效率等方面,帮助用户更好地理解模型性能并进行优化。通过阅读本文档,读者不仅可以学到先进的技术方法,还能获得宝贵的实践经验,为解决复杂多变量时间序列预测问题提供有力支持。
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