长短期记忆网络(LSTM)相关论文
船舶交通流量预测是交通组织的重要基础,船舶交通流时空分布特征复杂,具有非线性、周期性、随机性等特点,导致了预测性能的下降.针......
针对天顶对流层总延迟(ZTD)具有一定的时空变化特性,提出了一种基于BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)算法的区域/单站ZTD组合预测......
为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法.构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分......
综合能源负荷场景生成是研究能源计量、规划运行等领域问题的基础,具有重要意义.但由于数据采集困难、综合能源负荷多能耦合等因素......
电动汽车动力电池退役高峰下,电池梯次利用备受关注,车辆续航里程是界定电池衰老程度的重要参考指标.为对车辆续航里程及电池健康......
针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,提出一种基于改进鲸鱼优......
准确预测油井产油量在油田生产中具有非常重要的意义.针对传统的线性预测方法中存在的适应性差问题,以及在时序处理时难以很好地拟......
期刊
不可再生资源的枯竭推动着新能源的发展,风电作为目前风能利用的主要形式得到了大面积推广.但风速非线性、非平稳性、时序性的特点......
大气温度的变化与人类的生产生活都密切相关,它对人类正常出行、社会发展以及生态环境都有着重要影响,因此对于大气温度更加精准的......
【目的】建立一种基于美国陆地卫星Landsat遥感数据和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的海洋石油污染含量预测模型。......
单张图像去雨由于有限的输入信息,会严重影响去雨效果。光场图像不同于普通2D图像,能够记录三维场景的丰富结构信息。针对此类问题......
癫痫作为一种脑神经系统疾病,因其反复性强和治愈性低的特点,成为了目前医学界的难题。癫痫的患病率在世界上仅次于急性脑卒中的慢......
通常一个销售代表会有数百名客户.销售代表无法定量预测哪位客户最近有下单需求,所以多采用轮询或者主观直觉的方式决定每天的回访......
风力发电已经成为一些国家的重要动力来源,因为风能是可再生的,风力发电是清洁的,而且与今天主要用于发电的化石燃料相比,没有产生......
目前电动公交车的渗透率较大,且充电频率和充电量较高,故而其充电负荷对电网运行与调度产生着不可忽略的影响.因此,电动公交车的充......
由于移动网络应用与电子支付业务量不断增长,信用卡欺诈的情况也呈现快速增长的趋势,由此给金融机构和运营商带来了巨大的挑战.欺......
[目的]土地是人类赖以生存和发展的基础,土地的变化情况对于人类的经济、政治、环境等有诸多影响.为了准确把握土地利用变化的规律......
在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法,本文的提出了使用神经网络的方法分析二级市场金融数据。本......
为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进......
精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较......
本文旨在将深度学习算法应用于跌倒检测中,建立一种端到端的跌倒行为检测模式,检测结果的精确性不再依赖人体行为建模。结合卷积神......
锂电池健康状态(SOH)是表征电池衰退的重要指标,也是新能源汽车运行寿命的一个重要指标。为了提高锂电池健康状态SOH的预测精度,采......
为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上......
快速发展的医疗信息系统产生了海量的临床文本,它们用文本形式记录了大量的健康信息,是改善临床护理和支持研究的宝贵信息来源,同......
交通是现代生活中必不可少的一部分,也是国家经济发展的重要基础。然而国民经济的迅猛发展也带来了严峻的交通拥堵问题。为了缓解......
随着人脸识别和人证核查系统的广泛应用,为了避免其遭受照片或视频的欺骗攻击,人脸活体检测成为人脸识别系统中的关键技术。然而,......
近年来,随着通信网络技术的不断发展,网络流量的需求也日益增多。网络流量模型和预测在分析实际网络流量和网络性能方面起着重要作......
研究了一种基于深度学习的审核方法,并设计了审核系统。首先形成规范训练集和不规范训练集,两者合并形成数据集;然后进行分词处理......
期刊
动态手势识别作为人机交互的一个重要方向,在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,对其特征的充分提......
针对较长时间跨度上电能质量(PQ)数据的时序性和非线性特点,提出一种基于K-means聚类和长短期记忆(LSTM)网络的主动配电网(ADN)电......
时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合......
室内设备调控系统可以构建舒适的室内环境,进而提升室内人员的工作效率.但由于不同人对不同环境下的舒适标准不统一,因此需要具有......
精确的预测黄金价格,有助于投资者了解黄金市场的行情,并对他们做出正确的投资决策提供了科学有效的参考,因此,提高黄金价格的预测......
为进一步提高船舶航行动态预测的精度,提出将长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络应用到船舶航行动态预测。将船舶自动识......
大坝变形是水压、温度等多种因素综合作用的结果,变形监测数据是非平稳非线性的时间序列,并且在时间维度上具有关联性。为充分挖掘......
针对燃煤电厂湿式石灰石-石膏湿法烟气脱硫(WFGD)过程中浆液pH值测量时间长,不利于WFGD作业的问题,建立高精度的浆液pH值模型。基......
工业负荷不同于其他电力负荷,受气温、时间、人口等外部因素的影响较小,其功率需求主要由相关企业的生产计划来决定。在电力市场环......
目标的检测、跟踪、定位和预测在实际生活中的应用率越来越高,使得其研究价值和实际使用价值直线升高、逐渐成为计算机视觉的重要......
移动对象位置预测是基于位置服务的重要组成部分。现有的移动对象位置预测算法有基于马尔可夫链的算法、基于隐马尔科夫模型的算法......
针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型.通过经......
稀疏网络的传统链接预测准确率低,为了捕捉稀疏网络节点间建立链接的可能性,提出基于节点间最短路径的最简子图概念。最简子图反映......
为了有效预测未来高热度的Web页面,基于循环人工神经网络的理论,通过对Web页面访问量进行最大最小化预处理,形成标准时间序列,并构......
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错齿BTA钻头作为深孔钻床上的一种常用刀具,通过刀齿切削与导向条自导的方式完成零件的深孔加工,钻削过程势必造成钻头上刀齿和导......
为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了......
针对电力电子设备的广泛接入,谐波污染更加复杂、影响更大等问题,引入了长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM),提出LSTM与......
在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法,本文通过对金融二级市场数据的特性分析和研究,提出了在金融......
情感机制是人类最重要也最为复杂的机制之一。要想让机器很好的理解甚至表达人类的情感,一直是人工智能领域的一大难题。一些精神......
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