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【没发表过的创新点】基于TCN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

时间：2024-08-28 18:23:10浏览次数：14

标签：电功率预测模型 Attention TCN BiGRU 优化

标签：电功率,预测,模型,Attention,TCN,BiGRU,优化
From： https://blog.csdn.net/m0_73647931/article/details/141638018

【没发表过的创新点】基于TCN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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FlexAttention：解决二次复杂度问题，将大型视觉语言模型的输入提升至1008 | ECCV 2024
\({\ttFlexAttention}\)是一种旨在增强大型视觉语言模型的方法，通过利用动态高分辨率特征选择和分层自注意机制，使其能够有效地处理并从高分辨率图像输入中获得优势，\({\ttFlexAttention}\)在性能和效率方面超越了现有的高分辨率方法。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:F......
基于TCN-BiGRU风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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LaViT：Less-Attention Vision Transformer的特性与优点
引言https://arxiv.org/pdf/2406.00427随着计算机视觉领域的发展，视觉Transformer（ViTs）逐渐成为一项重要技术。尽管ViTs在捕捉图像中的长距离依赖关系方面表现出色，但其沉重的计算负担和潜在的注意力饱和问题一直是实际应用的障碍。为解决这些问题，微软提出了Less-AttentionV......
【HuggingFace Transformers】BertSelfAttention源码解析
BertSelfAttention源码解析1.BertSelfAttention类介绍1.1关键组件1.2主要方法2.BertSelfAttention类源码解析(核心简版)3.BertSelfAttention类源码解析1.BertSelfAttention类介绍BertSelfAttention类是BERT模型的核心组件之一，主要负责实现多头自注意力......
基于粒子群算法(PSO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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iTransformer时序模型改进——基于SENet和TCN的倒置Transformer，性能暴涨
1数据集介绍ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个15分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。数据集链接：https://drive.google.com/drive/folders/1ZOYpTUa82_jCcxIdTmyr0LXQfvaM9vIy......
informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测
1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。它是基于Transformer结构的一种改进，主要解决了传统Transformer在处理长序列时计算复杂度高的问题。1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Tra......
回归预测|基于卷积神经网络-长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Python程序多
回归预测|基于卷积神经网络-长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Python程序多特征输入单输出CNN-LSTM-Attention文章目录前言回归预测|基于卷积神经网络-长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Python程序多特征输入单输出CNN-LSTM-Attention一、CNN-......
回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归
**回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型NGO-CNN-BiLSTM-Attention**文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测M......

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