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LSTM是一种循环神经网络，它可以处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而缓解RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。输入门遗忘门和输出门。遗忘门的作用是决定哪些信息从记忆单元中遗忘，它使用sigmoid激活函数，可以输出在0到1之间的值，可以理解为保留信息的比例。作用是决定哪些新信息被存储在记忆单元中输出门决定了下一个隐藏状态，即生成当前时间步
基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.系统设计支持以下技术栈前端开发框架:vue.js数据库 mysql 版本不限后端语言框架支持：数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以。
多模态交叉注意力网络（MMCA）：提出了一种新的网络架构，通过联合建模图像区域和句子单词的内模态（intra-modality）和跨模态（inter-modality）关系，实现图像和句子的匹配。在MSRS数据集上，AG指标达到4.6872，提升了0.5个单位。双交叉注意力Transformer：提出了一种新的特征融合框架，通过查询引导的交叉注意力机制，同时建模全局特征交互和跨模态的互补信息。跨模
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人工智能大模型正在快速发展，各大科技公司和研究机构都在竞相推出自己的AI大模型。本文将对2024年国内外最新的AI大模型进行详细汇总和对比分析。
评估不确定性 通过上述多次实验，我们已经为目标变量的每次预测（家电功耗的对数）构建了99%的置信区间。这意味着模型对其预测的某些部分不太确定，这在高风险应用中是非常有价值的，因为它可以帮助决策者理解模型的局限性并采取相应的风险缓解措施。贝叶斯推断，使我们的预测具有明确的不确定性和置信区间。总之，尽管置信区间内的点数较低，但贝叶斯LSTM模型仍然提供了一种量化不确定性的方法，这对于需要不确定性量化的
本文提出了一种基于卷积神经网络结合长短记忆神经网络空间注意力机制(CNN-LSTM-SAM)的数据预测方法。该方法将卷积神经网络和长短记忆神经网络相结合，利用卷积神经网络提取数据中的局部特征，利用长短记忆神经网络学习数据中的时间序列信息，并利用空间注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。
随着全球对气候变化的日益关注，准确预测碳排放变得至关重要。时序预测技术，特别是长短期记忆 (LSTM) 神经网络，在碳排放预测中发挥着重要作用。本文将介绍 LSTM 时序预测模型，并展示其在碳排放预测中的应用。LSTM 时序预测模型LSTM 是一种循环神经网络 (RNN)，专门用于处理时序数据。它具有记忆单元，可以存储长期依赖关系，从而能够对序列数据进行有效预测。LSTM 模型的结构如下：**输入
提高模型的可信度是关键，需要通过集成可解释性技术，如局部可解释模型(LIME)、SHAP值等，使得模型决策过程透明化，便于专家理解和信任模型输出。同时，实施严格的模型验证和不确定性量化分析，确保模型结果的可靠性。新型配电系统将更加注重分布式能源（如太阳能、风能、储能系统）的接入与管理，通过微电网技术实现与主网的灵活互动，提高能源利用效率，增强系统的灵活性和韧性。利用先进的数学建模和仿真技术，建立能
本文提出了一种基于斑马算法优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机（ZOA-CNN-MATT-SVM）的数据分类方法。该方法首先利用斑马算法优化卷积神经网络多头注意力机制（CNN-MATT）模型，提高模型的分类精度。然后，将优化后的CNN-MATT模型与支持向量机（SVM）相结合，形成ZOA-CNN-MATT-SVM模型。最后，将ZOA-CNN-MATT-SVM模型应用于数据分类任务，并与其他
交通流量预测是智能交通系统 (ITS) 的核心组成部分，其准确性直接影响着城市交通管理效率和人们的出行体验。传统的交通流量预测方法往往依赖于单一模型，难以捕捉复杂交通流数据的非线性特征和时空依赖性。
摘要: 本文提出了一种基于鱼鹰算法优化Transformer-LSTM模型的多变量回归预测方法，并利用Matlab进行了实现。该方法融合了鱼鹰算法(Osprey Algorithm, OOA)的全局寻优能力、Transformer模型的长程依赖性建模能力以及LSTM模型的序列数据处理能力，旨在提高多变量时间序列预测的精度和效率。
毕业设计： 基于深度学习的气温和降雨关联预测算法研究通过构建深度学习模型，结合气象数据，实现了对气温和降雨之间的关联关系进行准确预测。这一研究方向融合了深度学习和计算机视觉技术，为计算机毕业设计提供了一个创新的方向。通过该算法，我们能够更好地理解气象变化的规律，为气象预测和应对气候变化提供有力支持。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研
摘要：随着工业自动化和智能化程度的不断提高，设备运行状态的监测和故障诊断变得愈加重要。长短记忆网络（LSTM）作为一种能够处理时序数据的深度学习模型，在故障诊断领域展现出强大的潜力。然而，LSTM模型的性能很大程度上依赖于其超参数的优化，而传统的优化方法往往存在效率低、易陷入局部最优等问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于斑马优化算法（ZOA）优化LSTM模型的故障诊断方法。ZOA是一种新型的
L2正则化通过在损失函数中添加一个与参数大小相关的正则化项来实现。JnewθJθλ2∥θ∥22JnewθJθ2λ∥θ∥22( J(\theta) ) 是原始损失函数。( \lambda ) 是正则化系数，控制正则化项的强度。( |\theta|2^2 = \sum{i} \theta_i^2 ) 是参数向量 ( \theta ) 的L2范数的平方。L2正则化通过限制参数的大小、减少模型的复杂
文 | 炼丹学徒编 | 小轶从前车马很慢，显卡跑的也慢，一生只够爱一个RNN。后来时代进步了，数据量和计算力阔绰了，堆叠起来的Transformer能够在更深更宽的模型结构里吃下去更多的数...
摘要: 风电功率具有显著的间歇性和波动性，准确预测风电功率对于电力系统稳定运行和调度优化至关重要。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的混合模型用于风电功率预测。CNN用于提取风电功率时间序列数据中的局部特征，而LSTM则用于捕捉时间序列数据的长期依赖关系。通过将CNN提取的特征作为LSTM的输入，模型能够更好地学习风电功率的动态变化规律，从而提高预测精度。
在时间序列预测领域，TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构，分别是TCN（Temporal Convolutional Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）和多头注意力机制（Multihead Attention）。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系，从而提高预测的
具体流程为：每次训练时，滚动取前 4 个月数据，如 2018 年 1 月 31 日选股，选取 2017 年 10 月至 2018 年 1 月数据，用 2017 年 10 月至 12 月训练模型，代入 2018 年 1 月 300 支股票数据预测，选出概率大于 0.8 的股票进行模拟炒股投资。虽非本文重点，但可提升模型表现，是建模不可或缺的环节。接下来，我们使用Matplotlib库绘制了股票收盘价
最后，通过 LSTM 神经网络完成对多变量时间序列和光伏功率序列之间的动态时间建模，构建预测模型，最终实现对光伏输出功率的预测。随着电厂规模的不断扩增，电厂的数据量也呈爆炸式的增长，传统的神经网络光伏功率预测模型［7-10］一方面受电厂来源数据的制约，忽略了部分环境因素对光伏功率的影响［11］ ，缺乏对多元环境序列信息的有效利用；因此，要提高光伏功率预测模型的准确性，不仅要充分利用影响光伏功率的关
近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升，对复杂系统进行精确预测的需求日益增长。多变量时间序列预测作为一项关键技术，广泛应用于金融、能源、交通等诸多领域。传统的预测方法，例如ARIMA和多元线性回归，在面对非线性、高维和非平稳的时间序列数据时往往力不从心。为此，近年来涌现出一批基于深度学习的预测模型，其中Transformer和LSTM神经网络因其强大的特征提取和时间序列建模能力而备受关注
长短期记忆 (LSTM) 神经网络是一种强大的深度学习模型，广泛应用于故障诊断领域。然而，LSTM 网络在故障诊断中的应用也存在一些挑战，包括模型复杂度高、训练时间长、易于过拟合等。本文将深入探讨 LSTM 网络在故障诊断中的故障模式，并提出相应的解决方案。
随着工业自动化程度的不断提高，设备运行状态的实时监测与故障诊断变得愈发重要。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验，难以适应复杂多变的工业环境。而近年来兴起的深度学习方法，特别是长短记忆网络（LSTM），因其强大的非线性拟合能力和时序记忆特性，在故障诊断领域取得了显著成果。然而，LSTM模型的参数优化问题成为其应用的关键。本文提出了一种基于阿基米德优化算法（AOA）优化的LSTM故障诊断方法。该方法
霜冰灾害作为一种严重的自然灾害，对电力系统、交通运输以及社会经济发展造成巨大的威胁。准确预测霜冰的发生、发展以及强度，对于有效预防和减轻其造成的损失至关重要。然而，霜冰的形成机制复杂，受多种气象因素共同影响，传统的预测方法往往精度不高，难以满足实际需求。近年来，深度学习技术的快速发展为霜冰预测提供了新的思路和方法。本文将探讨一种基于RIME优化算法、CNN-LSTM-MATT多特征融合的霜冰分类预
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
风电功率预测对于风电场安全稳定运行和电网调度具有重要意义。本文提出了一种基于雾凇算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（RIME-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型充分利用了卷积神经网络的局部特征提取能力、长短记忆网络的时间序列建模能力和注意力机制的特征加权能力，并通过雾凇算法优化超参数，提升了模型的预测精度。实验证明，该模型在多个风电场数据
本文提出了一种基于空间注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-SAM-attention）模型，用于数据分类任务。该模型将卷积神经网络和长短记忆神经网络相结合，并引入空间注意力机制，以提高模型对数据特征的提取能力和分类精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能，优于传统的卷积神经网络和长短记忆神经网络模型。
[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.[2]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185.[3]王鑫,李安桂,李扬,卜令晨,彭怀午,牛东圣,许晨琛,韩欧.基于ARIMA-LSTM模型的综合能源系统负荷与风
该博客深入介绍LSTM（长短期记忆网络）。开篇阐述其作为特殊RNN，能处理长期依赖问题。接着讲解LSTM架构，包括细胞状态、三种门（遗忘门、输入门、输出门）及相关激活函数的作用机制。随后用Python从零构建LSTM模型，涵盖数据预处理、模型训练与验证的详细代码实现。最后指出模型训练中的问题及改进方向，为理解和应用LSTM进行序列数据处理提供了全面指导。
文章目录摘要代码（Pytorch）经典问答系统模型简述基于attention机制的问答系统简述实验参数设定与实验结果摘要本文复现和整理了关于问答系统的4个经典模型：QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM。其中AP-CNN和AP-biLSTM是对前两种模型的改进，即引入了attention机制。主要参考论文《Attentive Pooling Networks》Co-at
随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并预测
本文介绍了BiLSTM模型的理论原理、优缺点，与LSTM、GRU的区别，并用Python实现了BiLSTM的单步预测和多步预测的代码。
1.介绍论文研究了gnn中的其他计算模块，如跳过连接和池化操作。Skip Connections（或 ShortcutConnections），跳过连接，会跳过神经网络中的某些层，并将一层的输出作为下一层的输入。gnn分为四类:循环图神经网络、卷积图神经网络、图自编码器和时空图神经网络。论文讨论了异构图、动态图和组合优化的gnn论文的贡献是:提供了对现有图神经网络模型的详细回顾。提出了一个通用的设
准确理解样本的含义对于接下来的工作非常重要！样本就是一组数据，它包括两部分内容：特征数据和标签数据。标签数据很简单，就是你的预测目标，而特征数据则是用来计算标签数据的数据。举个例子：假设我想要用当前时刻的温度和气压去预测风速，那么温度和气压组成的数据就是特征数据，风速则是标签数据，特征数据和标签数据又组成一个样本。如果我有100个时刻的温度、气压、风速数据，那么就能形成100个样本，这便是样本集。
上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载连接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport pandas a
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