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随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。电力负荷预测是
本文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的CNN-LSTM混合模型（WOA-CNN-LSTM）用于时间序列回归预测。该模型通过WOA算法自动优化CNN-LSTM的关键超参数（如学习率、LSTM隐藏单元数、卷积核大小等），解决了传统人工调参效率低下的问题。文章详细介绍了WOA算法的三种核心行为（包围猎物、气泡网攻击、随机搜索）及其数学表达，并阐述了CNN-LSTM模型架构中1D-CNN的局部特征
本文设计并实现了一个基于注意力机制LSTM的温度预测系统，结合Flask框架搭建可视化平台。系统采用Attn-LSTM模型进行温度时间序列预测，通过数据预处理、周期特征构造和归一化处理，将温度预测转化为时序监督学习任务。实验结果表明，系统能完整实现数据预处理、模型训练和结果评估等功能，但Attn-LSTM在当前数据集下的预测性能未明显优于普通LSTM模型。系统支持预测曲线、误差分析和注意力权重可视
金属材料在循环载荷下呈现复杂弹塑性行为，传统Chaboche模型参数标定繁琐且泛化能力有限。本文以316L不锈钢为对象，基于Chaboche双背应力模型生成涵盖单调拉伸、对称/非对称循环、递增幅值及随机加载等10条路径的应力-应变数据集，以当前应变与应变增量为输入，构建双层LSTM网络学习本构关系。
本文针对海量新闻文本场景下信息过载、人工摘要效率低以及用户难以快速获取核心内容等问题，设计并实现了一套基于 LSTM 的新闻文本摘要系统。系统以新闻标题与新闻正文为输入，围绕“文本预处理—模型训练—摘要生成—结果展示”构建完整流程，旨在 提升新闻信息的提炼效率与系统展示性，为新闻内容智能处理提供可实现的工程方案。
随着工业自动化、金融预测、环境监测等领域的快速发展，多输入多输出(MIMO)预测的需求日益增长。传统预测模型难以有效处理非线性、时变性强、耦合关系复杂的MIMO数据。长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，凭借其记忆单元和门控机制，在处理时间序列数据方面展现出优异性能，尤其擅长捕捉长期依赖关系。然而，标准LSTM网络的超参数选择往往依赖于经验或人工调整，效率低下且难以保证模型的全
首先，系统需要从各个电商平台上获取商品的价格信息，这可以通过爬虫技术实现。其次，系统需要对获取的价格信息进行处理和分析，找出最低价和最优购买方案。通过实际应用，该比价系统能够为消费者提供便利，提高购物体验，同时也有助于推动电商行业的健康发展。在当今的数字化时代，电商平台已经成为消费者购买商品的主要渠道之一。然而，面对众多的电商平台和繁杂的商品信息，消费者往往难以做出最优的购买决策。因此，开发一个能
本文介绍了基于长短期记忆网络(LSTM)的轴承剩余寿命预测MATLAB实现项目。项目通过分析轴承振动信号，构建包含时频域特征的时序数据，利用LSTM网络建模轴承退化过程。主要内容包括：数据预处理(带通滤波、滑动窗口分割)、特征提取(均方根值、峭度等6种特征)、LSTM网络构建(单层100个隐藏单元)及训练策略(Adam优化、dropout正则化)。项目提供了完整的代码示例，涵盖数据读取、特征提取、
本项目提出了一种基于LSTM-RRT混合算法的无人机三维路径规划方法。通过将长短期记忆网络(LSTM)与快速扩展随机树(RRT)相结合，实现了在复杂三维环境中的智能路径规划。系统采用体素栅格进行环境建模，利用LSTM学习历史路径序列与局部环境特征，为RRT采样过程提供方向引导，有效提升了路径规划效率和质量。MATLAB R2025b平台下的实现包括三维环境构建、LSTM网络训练、RRT融合采样、路
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)、样本熵(SE)和Transformer-LSTM组合模型的多变量时间序列预测方法。该方法首先利用VMD将目标变量分解为多个本征模态分量，以分离不同频段信息并抑制噪声；随后计算各模态的样本熵作为复杂度特征；最后将分解后的模态序列与SE特征融合，输入由Transformer和LSTM组成的混合网络进行预测。实验结果表明，该方法能有效提升非平稳时间序列的预测精度
2026年，AI应用领域的高薪offer，从来不是“懂算法者得之”，而是“能落地者得之”[3]。与面试官博弈的核心，不是比拼谁懂的技术更多，而是比拼谁更能适配岗位需求，谁更能将技术转化为实际价值。
VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中
LSTM和GRU模型对比分析 LSTM（长短时记忆网络）通过遗忘门、输入门、输出门和细胞状态结构，有效解决了RNN处理长序列时的梯度消失问题。其优点包括强大的长序列处理能力和特征捕捉能力，但存在计算复杂度高、参数量大的缺点。GRU（门控循环单元）作为LSTM的简化版本，合并了细胞状态和隐藏状态，保留了重置门和更新门，在保持相近性能的同时提高了计算效率。实际应用中，GRU更适合追求运行效率的场景，而
当前输入产生的新信息是 0.7，但模型只认为其中 40% 值得写入长期记忆。但真实训练中，这些值不是人工设置的，而是通过参数学习出来的。上一时刻 0.8 的长期记忆，有 0.72 被保留下来了。此时模型可能会降低前面正面记忆的影响，写入负面信息。训练时，模型根据损失函数反向传播，不断调整这些参数。也就是说，这个时间步并没有大幅忘记历史信息。模型几乎忘掉了旧记忆，并写入了新的负向信息。旧记忆被大部分
本文介绍了一个基于MATLAB实现的TCN-LSTM混合神经网络模型，用于多变量单步时序预测。该模型结合了时间卷积网络（TCN）的多尺度特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）的时序建模优势，可有效处理工业、能源等领域中的高维时序数据。文章详细阐述了项目背景、模型架构（包括数据预处理、TCN模块、LSTM模块和回归输出层）以及MATLAB实现方案，并提供了代码示例。该混合模型能同时捕捉时间维度的长
本文提出了一种基于LSTM-RRT-PSO融合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合了长短期记忆网络(LSTM)、快速扩展随机树(RRT)和粒子群优化算法(PSO)的优势，在复杂三维环境中实现安全高效的路径规划。系统首先通过LSTM网络学习历史路径数据，预测高质量采样区域；然后利用改进的RRT算法在三维空间中进行引导式采样搜索，快速获得初始可行路径；最后采用PSO对路径进行多目标优化，同时考虑路
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