基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

wincc脚本，时间循环显示，例如在wincc画面中的高压和分闸时刻的循环显示

长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Re

设计程序模拟先来先服务FCFS、最短寻道时间优先SSTF、扫描算法（SCAN）和循环扫描算法（CSCAN）的工作过程。

在delphi环境下实现的crc16校验。

源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分

随着我国电力行业的发展和对环境保护越来越重视,要求现代化电厂锅炉必须清洁、经济、高效运行。循环流化床锅炉是近十几年发展起来的新一代高效、低污染环保型锅炉。由于循环流化床锅炉燃烧的复杂性,就必须要求其具有较高的自动化程度。阐述了集散控制系统在循环流化床锅炉上的应用,针对循环流化床锅炉的特点提出了合理的改造方案并取得良好效果。

研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略．采用优化设计方法，开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器，并建立了其动力学模型；针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求，提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略．仿真结果表明：应用上层混合H2/H∞电流决策控制，EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰，使驾驶员获得满意的路感；应用下层模糊PID电流跟踪控制，EPS系统具有较好的动态特性，能够对目标电流进

研究论文-基于PLC控制的闭式循环柴油机系统实现

基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最大值、非普工业最小值；普通工业最大…