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怎么个人做网站,core wordpress,家居企业网站建设市场,k8s wordpress mysql效果视频链接#xff1a;基于深度学习光伏预测系统#xff08;五个模型#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 界面设计 注册界面 登录界面 主界面 展示界面 1.数据集来源 The SOLETE dataset 这里分别保存了不同间隔采样时间表格 1min是以1min 间隔采集的数据集 数据集截图基于深度学习光伏预测系统五个模型_哔哩哔哩_bilibili界面设计注册界面登录界面主界面展示界面1.数据集来源The SOLETE dataset这里分别保存了不同间隔采样时间表格1min是以1min 间隔采集的数据集数据集截图开始位置截图截止位置截图2.关于特征与标签选择在交通流量预测方面主要有以下两种方式本文是第二种2.1.第一种方式如下图所示每一行前9列黄色部分 作为特征输入每一行的第10列值作为标签红色部分2.2.第二种方式如下图所示前6行的10列数据黄色部分作为特征输入第7行的第10列数据红色部分为标签。根据已获取的历史数据预测下一个时间点或者未来多个时间点 更符合实际。3.模型LSTMGRUCNN-LSTMCNN-GRULSTM_transform模型评价指标MAEMSEMAPELSTM 26.3020% 0.5736% 49.3607%GRU 19.3869% 0.1793% 44.0200%CNN-LSTM 16.0719% 0.1367% 39.5737%CNN-GRU 17.2165% 0.1541% 41.5540%LSTM_transform 15.9017% 0.1385% 39.7443%4.效果图(测试集)LSTMGRUCNN-LSTMCNN-GRULSTMtransform