文件名称:
Recurrent_GRF_Prediction:存储库支持“预测在上坡和下坡运行期间加速度计的连续地面反作用力-源码
开发工具:
文件大小: 27mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：预测上坡和下坡行驶期间来自加速度计的连续地面反作用力：递归神经网络解决方案
瑞安·阿尔坎塔拉（Ryan Alcantara）
该存储库包含一个示例，该示例说明了在运行过程中如何使用递归神经网络（RNN）从加速度计数据预测地面反作用力（GRF）数据。如果使用此存储库中的代码或数据，请引用相关的出版物：
储存库内容
data/ ：包含示例加速度计数据，GRF数据，条件/人口统计数据和RNN模型文件。
Train_RNN.ipynb ：笔记本示例，说明如何准备数据和训练RNN以根据加速度计数据预测GRF。如果要使用 （建议）运行此笔记本，请确保使用其GPU运行时类型。您将需要调整data/路径，具体取决于文件在Google Colab中的上传方式。
pre_processing.py ：中使用的一些功能Train_RNN.ipynb 。
特征工程
RNN需要将时间序列数据划分为子序列，而不是
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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