【负荷预测】基于CNN-GRU-Attention的负荷预测研究（Python代码实现）

      ......

      ......

论文标题：MachineRemainingUsefulLifePredictionviaanAttention-BasedDeepLearningApproach期刊信息：IEEETIE(中科院1区,JCRQ1TOP,IF=7.5)引用：ChenZ,WuM,ZhaoR,etal.Machineremainingusefullifepredictionviaanattention-baseddeeplearningapproac......

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab基于CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列多步预测；2.多变量时间序列数据集（负荷数据集），采用前多天时刻预测的特征和负荷数据预测未来多天时刻的负荷数据；3.excel数据方便替换，运行环境matlab2023及以上，展示最后96个时间步......

在本项目中通过一系列数据处理和模型训练步骤，旨在预测股票价格。首先，通过时间序列分析方法ARIMA对股票数据进行建模，以便了解其基本趋势。然后，使用GRU（门控递归单元）这一深度学习模型进行更复杂的预测，考虑了数据的序列特性。整个项目包括数据预处理、模型构建与训练、预测结果......

                    ......

简单概述现在，在HuggingFace中，使用打包的指令调整示例(无需填充)进行训练已与FlashAttention2兼容，这要归功于一个最近的PR以及新的DataCollatorWithFlattening。它可以在保持收敛质量的同时，将训练吞吐量提高多达2倍。继续阅读以了解详细信息！简介在训练期间，对小......

AttentionSinks简介AttentionSinks是一种新的注意力机制,可以让预训练语言模型生成无限长度的连贯文本,同时保持恒定的内存使用。它通过保留初始token的注意力信息(称为"注意力池"),并使用滑动窗口来处理最近的token,从而实现了高效的长文本生成。AttentionSinks......

自注意力机制self-attention红色框中的这四个向量是考虑了整个sequence后的输出，而且self-attention不仅可以使用一次，transformer中最重要的就是self-attention根据\(a^1\)找到和\(a^1\)相关的向量，比如如何计算\(a^1\)和\(a^4\)有多相关计算有很多不同的方法计算相关度\(......

需求：安装了麒麟+win双系统，每次开机要手动选择进入哪个系统、等待页面时间过短，想要修改等待时长且默认记住上次进入的系统选项，以实现不用操作即可进入上次关机的系统1.快捷键“Ctrl+Alt+T”打开终端窗口，如下图所示2.如下图所示，在终端输入sudo  vim  /etc/default/grub......