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深度学习模型预测锂离子电池剩余使用寿命

这个开源项目使用自编码器结合LSTM和CNN深度学习模型,估计锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)。基于NASA和UNIBO数据集进行实验,项目提供完整的数据处理和模型训练流程。这种方法可用于电池管理系统,有助于优化电池使用效率。

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南,涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法,以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明,旨在提升预测模型性能。
BEV-Planner - 端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新
Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划
BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。
UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究
GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障
本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用,涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术,并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法,提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明,深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能,为自主导航技术发展提供了新思路。
Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples - Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集
GithubPython开源项目机器学习神经网络股票预测超参数优化
这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法,包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能,支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数,如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档,适合学习和研究股票预测技术。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例,包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例,覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新,提供最新的研究动态和工具,如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意
Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统
提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
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