一个有裂缝的腔体在外部大幅压力变动的时候，由于腔体有裂缝导致内部压力出现变化，并且裂缝大小会随外部压力变化而变化。现在已知外部压力变化的数据，并且已经测得内部压力变化的数据。 现在想利用测的大量数据进行预测，希望预测出外部压力随机变化下的内部压力变化。**应该用哪种神经网络进行
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threenewbee 2019-11-17 08:49关注我对材料不懂，但是如果你的材料有记忆性，也就是和外部压力变化相关，就用rnn
如果材料没有记忆性，只和当前外部压力有关，合之前如何变化无关，就用cnn解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-04-19 17:19回答 1 已采纳 不了解你已经做的情况，只能笼统的给你一些建议：1、神经网络，机器学习，易学难精。对于你的情况，不需要数学知识。2、按照你的描述，坦率的说，不需要做神经网络的技术研究，只要使用形成的方法，例程，根据你的
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2022-04-08 15:47回答 1 已采纳 你想问的是数据量较小的短期时间序列的预测？个人意见：数据量小的话可以尝试ARIMA模型，灰色预测模型等。机器学习和深度学习需要的数据量可能会更多一些，时间序列预测可以看一下这本书https://ote
- 2022-08-24 15:48「已注销」的博客 关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，...
- 2021-07-17 16:39回答 1 已采纳 建议采样后在分析
- 2022-06-03 10:19回答 1 已采纳 重启然后重新运行一遍看看；又或者把放入模型的数据拿出来看看有没有问题。
- 2021-03-31 10:46回答 3 已采纳 使用lstm网络进行序列预测
- 2022-08-23 15:50阳阳2013哈哈的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
- 2023-03-30 16:09回答 5 已采纳 回答引用ChatGPT：这个错误信息似乎是由于Prophet的依赖库之一（Stan）无法正确加载导致的。可能是由于安装过程中出现了问题，或者是因为Stan依赖的C++库与您的系统不兼容。 以下是一些可
- 2021-09-16 20:21回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2023-03-09 09:25回答 2 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写：最后一层的神经网络是一个 Dense 层，其中 arg.units_last 是整数，代表这一层的神经元数量，也就是输出的维度。如果 arg.units_last
- 2023-11-15 11:43（备考中，暂停更新）4.14 于武汉的博客 利用小波神经网络实现短时交通流量预测。
- 2021-09-09 16:49回答 2 已采纳 原值和预测值都与时间保持一一对应，设定时间为横轴，保持date要与pre,acc长度一致，试一试看。
- 2023-09-13 14:57学海一叶的博客 正是由于RNN这种可以处理上下文依赖的特性，在机器翻译、文本生成、情感分析、语音识别、时间序列预测、图像描述生成、和游戏AI等各领域得到广泛应用注：虽然RNN在许多序列建模任务中表现出色，但它们也有一些局限性...
- 2023-09-25 19:31MATLAB科研小白的博客 基于BP神经网络的时间序列预测是一种常见的方法。BP神经网络是一种具有反向传播算法的前馈神经网络，通过多层神经元的连接和权重调整来学习输入与输出之间的非线性关系。
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