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回归预测 | MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络空气质量预测（不调用工具箱）

回归预测 | MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络空气质量预测（不调用工具箱）

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    • 回归预测 | MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络空气质量预测（不调用工具箱）
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
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预测效果

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基本介绍

MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络空气质量预测（不调用工具箱），长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改

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    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
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    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
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