网站优化内链怎么做,网站建设方案 doc,做仿站如何获取网站源码,wordpress 视频站主题截止到本期#xff0c;一共发了8篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下#xff1a; 1.终于来了#xff01;python机器学习预测全家桶 2.机器学习预测全家桶-Python#xff0c;一次性搞定多/单特征输入#xff0c;多/单步预测#xff01;最强模板一共发了8篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下 1.终于来了python机器学习预测全家桶 2.机器学习预测全家桶-Python一次性搞定多/单特征输入多/单步预测最强模板 3.机器学习预测全家桶-Python新增CEEMDAN结合代码大大提升预测精度 4.机器学习预测全家桶-Python新增VMD结合代码大大提升预测精度 5.Python机器学习预测回归全家桶再添数十种回归模型这次千万别再错过了 6.Python机器学习预测回归全家桶新增TCNBiTCNTCN-GRUBiTCN-BiGRU等组合模型预测 7.调用最新mealpy库实现215个优化算法优化CNN-BiLSTM-Attention电力负荷预测 8.Transformer实现风电功率预测python预测全家桶 今天再更新一期关于与KAN网络结合的时间序列预测代码。 一、KAN网络模型概述 KAN网络属于近期非常热门的一个模型与传统的MLP架构截然不同KAN网络能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。KAN其灵感来源于 Kolmogorov-Arnold 定理这个定理的含义就是任意一个多变量连续函数都可以表现为一些单变量函数的组合。 KAN的核心特点是在网络的边缘即权重上拥有可学习的激活函数而不是像传统的MLPs那样在节点即神经元上使用固定的激活函数。并且KAN的准确性和可解释性要比MLP好很多。 KAN的优点 1. KAN可以避免大模型的灾难性遗忘问题2. 在函数拟合、偏微分方程求解方面KAN比MLP更准确3. KAN可以直观地可视化。KAN 提供MLP无法提供的可解释性和交互性 KAN的缺点 1.训练速度慢因为训练一个激活函数需要无限多的循环进行验证2. 对于更深层结构可解释性是否还存在论文中给出的实验只是浅层的3.KAN网络在求解非线性函数等工程问题时更精确但在时间序列预测方面训练起来就非常慢。但是将其作为网络的一个小的改进点还是可以的。 二、KAN网络组合模型 本期带来几个KAN网络的组合模型LSTM-KAN、GRU-KAN、Transformer-KAN、BiLSTM-KAN。 老规矩依旧以《风电场功率预测.xlsx》为例进行介绍。数据格式如下 设置网络为多特征输入多步预测。采用前10个历史时刻的特征值预测未来2天的功率值。当然你也可以改为其他任何你想改的比如单特征、单步预测等不会改的参考这篇文章一次性搞定多/单特征输入多/单步预测最强模板 三、结果展示 设置了不同的实验进行展示。 实验一设置网络为多特征输入单步预测。采用前5个历史时刻的特征值预测未来1个时刻的功率值。设置训练集测试集比例为73并采用BiLSTM-KAN组合模型预测。 BiLSTM-KAN预测结果 实验二设置网络为多特征输入多步预测。采用前5个历史时刻的特征值预测未来2个时刻的功率值。设置训练集测试集比例为91并采用GRU-KAN组合模型预测。 GRU-KAN预测结果 第一步预测结果 第二步预测结果 指标打印结果 实验三设置网络为单特征输入单步预测。采用前5个历史时刻的特征值预测未来1个时刻的功率值。设置训练集测试集比例为73并采用LSTM-KAN组合模型预测。 LSTM-KAN预测结果 实验四设置网络为多特征输入多步预测。采用前10个历史时刻的特征值预测未来2个时刻的功率值。设置训练集测试集比例为73并采用 Transformer -KAN 组合模型预测。 Transformer-KAN预测结果 第一步预测结果 第二步预测结果 已将本文代码更新至python预测全家桶。 后续会继续更新一些其他模型……敬请期待 机器学习python全家桶代码获取 https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty 识别此二维码也可跳转全家桶 后续有更新直接进入此链接即可下载最新的 或点击下方阅读原文获取此全家桶。 全家桶pip包推荐版如下 tensorflow~2.15.0
pandas~2.2.0
openpyxl~3.1.2
matplotlib~3.8.2
numpy~1.26.3
keras~2.15.0
mplcyberpunk~0.7.1
scikit-learn~1.4.0
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qbstyles~0.1.4
prettytable~3.9.0
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