2024年度精选论文(9):混合模糊信息粒化和时间序列密集编码器的锂...

锂离子电池的剩余使用寿命(remainingusefullife,RUL)是电池健康状态的关键指标,对其进行预测具有重要的现实意义。该工作将模糊信息粒化(fuzzyinformationgranulation,FIG)技术与时间序列密集编码器模型(timeseriesdenseencoder,TiDE)相结合,提出了一种对锂离子电池的RUL进行区间预测的模型。首先将锂离子电池容量...

关于数学建模,你知道多少?这几个数学建模方法分享给你,收藏!

如果用于预测最佳情况是因为已知数据不多不多的标准大概为大于10小于30。如果大于了30那就用时间序列更好,毕竟灰色系统现在的争议还是挺大的。4、层次分析法适用于具有分层交错评价指标的目标系统,且目标值又难以定量描述的决策问题。这是一个处理评价体系问题的小白利器。好用但是弊端也非常明显。评分标准都是自己...

自动驾驶自监督端到端技术盘点

CPC主要是利用自回归的想法,对相隔多个时间步长的数据点之间共享的信息进行编码来学习表示,这个表示????ct可以代表融合了过去的信息,而正样本就是这段序列??t时刻后的输入,负样本是从其他序列中随机采样出的样本。CPC的主要思想就是基于过去的信息预测的未来数据,通过采样的方式进行训练。论文八:Moco《M...

开源:现代Hopfield模型的大容量一致记忆

??对于时间序列预测,我们的结果(在附录G.6中)表明,即使在基于SOTAHopfield的时间序列模型上,U-Hop在不同数据集和预测范围内也带来了性能提升。4.3.实验结果的更多讨论对于记忆检索任务,U-Hop通过降低记忆集上的分离损失显著改善了检索误差。对于内核学习所需的轮数N,我们证明了低检索误差与较大...

温彬:中美实际利率被动升高问题的对比研究

通过时间序列外推权威论文的中国自然利率数据，我们测算了中国5个代表性利率（加权平均贷款、LPR、AAA企业债、NCD和国债）的实际限制性水平，发现GDP平减指数口径下利率限制性水平高于历史75%分位，而核心CPI口径下也多高于历史中位数，未来降低名义政策利率仍有较多空间。2023年下半年以来，我国通胀水平保持低位。10月...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

通常,由解码器生成的当前时间步的输出元素,会作为其下一个时间步的输入传递到解码器中,以继续生成序列的下一个元素(www.e993.com)2024年11月6日。编码器-解码器架构的主要应用包括机器翻译、文本摘要、对话生成和语音识别等。它的核心思想是将不定长的输入序列映射到固定长度的上下文向量,再从上下文向量生成不定长的输出序列,这使得它...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《控制与决策》2024年第9期

非匹配条件下非线性系统的指定时间二阶滑模控制石尚,张国胜,闵惠芳2024,39(9):3043-3051混合调度协议下多智能体系统一致性滑模控制胡志旭,陈蓓2024,39(9):3052-3058基于特征正交分解的微波加热过程快速求解方法杨彪,黄宏彬,杜庆治,吴照刚,彭飞云,韩泽民...

大模型 + 智能城市 = 城市通用智能,港科大(广州)发布最新“城市...

基于时间序列的模型(Timeseries-basedmodels)该部分介绍了基于城市时间序列数据的UFMs,主要包括单模态方法和跨模态迁移方法。单模态方法通常通过在大规模普通时间序列或空间相关时间序列数据集上进行有监督或自监督预训练来学习时间序列数据的特征和模式。跨模态迁移方法探讨了通过提示工程、模型微调、模型重编程等技...

金牛固收大咖:低回撤源自事前管理风险模糊的正确胜过精确的谬误

所有模型都是有假设前提的，同时环境参数也随时在变化，因此预料之外的东西会很多。最重要的是，很多模型是基于历史的（时间序列上的）经验，但历史本身并不是决定论的，有很多偶然性；当我们把一个概率事件，做为因果关系放到一个模型中，我认为这逻辑上就不通。因此我认为正确的做法是需要理性的人去做分析和判断...

MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用:分析淘宝网...

3.R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归4.r语言鸢尾花iris数据集的层次聚类5.PythonMonteCarloK-Means聚类实战6.用R进行网站评论文本挖掘聚类7.R语言KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化8.PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、...