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曹正道
曹正道:“既然如此,制使且在小人家里住几时,再有商议。”杨志道: “如此,却是深感你的厚意。只恐官司追捕将来,不敢久住。”曹正道:“制 使这般说时,要投那里去?”杨志道:“洒家欲投梁山泊去寻你师父林教师。 俺先前在那里经过时,正撞着他下山来与洒家交手。王伦见了俺两个本事一 般,因此都留在山寨里相会,以此认得你师父林冲。王伦当初苦苦相留,俺 却不肯落草;如今脸上又添了金印,却去投奔他时,好没志气;因此踌躇未 决,进退两难。”曹正道:“制使见得是,小人也听得人传说王伦那厮心地偏 窄,安不得人;说我师父林教头上山时,受尽他的气。不若小人此间,离不 远却是青州地面,有座山唤做二龙山,山上有座寺唤做宝珠寺。那座山生来 却好里着这座寺,只有一条路上得去。如今寺里住持还了俗,养了头发,馀 者和尚都随顺了。说道他聚集的四五百人打家劫舍。那人唤做“金眼虎”邓 龙。制使若有心落草时,到那里去入伙,足可安身。”杨志道:“既有这个去 处,何不去夺来安身立命?”当下就曹正家里住了一宿,借了些盘缠,拿了 朴刀,相别曹正,拽开脚步,投二龙山来。 霏凡软件站
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内容概要:本文档详细介绍了基于N-BEATS深度残差结构和Transformer编码器的多变量时间序列预测模型的实现与应用。N-BEATS通过其独特的残差结构逐层逼近时间序列的趋势和季节性成分,而Transformer编码器利用自注意力机制捕获长距离依赖关系和多变量间的复杂交互。两者结合形成了一个高效的预测模型,旨在提升预测精度、泛化能力和鲁棒性,并提供模型解释性支持。文档还涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,具体描述了模型架构和实现细节,并提供了MATLAB代码示例,包括N-BEATS基础块、Transformer编码器层及主模型函数的定义与训练过程。 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础的研究人员、工程师或开发者,特别是对时间序列预测和MATLAB编程有一定了解的人士。 使用场景及目标:①解决多变量时间序列预测中的复杂依赖关系建模、长序列远距离依赖信息捕获、非平稳性与噪声干扰等问题;②优化计算效率与模型部署,提高模型的可扩展性和适应性;③通过结合N-BEATS和Transformer的优势,实现更高的预测精度和更好的模型解释性。 其他说明:文档强调了模型在金融、工业、环境监测等领域的实际应用价值,同时也指出了模型训练中的计算资源和效率瓶颈,并提供了相应的优化措施。项目不仅关注理论创新,更注重实际应用,为用户提供系统化的实现方案和代码示例,推动MATLAB在深度学习时间序列领域的应用普及。
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