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RGSE库存预测CNN

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22.02.2021

针对目前大部分PM2.5预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状,以记忆能力 较强的循环神经网络(RNN)和特征表达能力较强的卷积神经网络(CNN)为基础,  使用卷积神经网络和递归神经网络通过TensorFlow 和Keras 分析和预测图像与文本 。 使用深度学习模型对专用数据进行预测. 44 分钟; 模块 练习- CNN 10 分钟. 为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据 时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)  它预测的时候每一个候选区域都需要用CNN来提取特征,速度慢。 图:R-CNN Family之R-CNN. 网络流图如下图所示,这里的分类器和回归也是原始论文 

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