(1)扩展了LSTM神经网络以捕获大气污染物浓度的长期时空依赖性,并提出了可预测未来24小时大气污染物浓度的多尺度预测框架; (2)该方法能够有效地自动提取大气污染物浓度数据中的时空相关性; (3)将辅助数据整合到传统的LSTM模型中,并且该综合模型表现出比传统方法更好的性能。 数据 方法 1 时空相关性 首先,我们分析...
模型设置,这里设置了三个模型,一会儿一起训练: classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size=8,output_size=1,num_layers=2):super(My_Model,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)self.reg=nn.Linear(hidden_size,output_size...
使用深度学习方法对未来１ｈ、２ｈ、３ｈ的ＰＭ２．５污染物浓度进行预测。Ｈｕａｎｇ等人［６］使用基于 卷积神经网络（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）和长短期记忆网络（ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）的混合模型来提前１ｈ预测ＰＭ２．５浓度。显然上述研究都是...
目前基于LSTM的模型一般能在未来1 h的PM2.5浓度预测任务中表现优秀,但长期预测的精度普遍较低。目前的研究预测PM2.5浓度的范围大都为区域小尺度范围,很少有对全国大尺度范围实现较高精度的PM2.5浓度预测,并且大多研究预测的是各个空气质量监...
摘要:利用荣成、海阳两站的自建浮标海温观测数据以及区域大气模式WRF(Weather Researchand Forecasting)的气象数值预报数据,基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络,提出了适用于单站...
Due to the traditional prediction method of gas concentration in working face using only temporal characteristics of gas data, lacking of prior information related to space, in this paper,using the space-time characteristics of gas data, the prediction model of LSTM-FC (Long Short Time M...
针对以上问题,将卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,用于提取设备运行数据的特征,在线预测之后的运行状态;随后将预测结果送入在离线状态下训练好的局部异常因子(LOF)模型中,计算预测出时间序列的异常值;最后将异常值与离线状态下训练出的故障阈值进行比较,大于阈值则认为存在潜在故障。将模型用于田纳西-...
为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)融合的工业废水水质污染物指标预测模型(CNN-LSTM)。为了更好地捕捉工业废水数据的时序性和动态性,模型设置了多个滑动窗口。使用CNN算法将时间序列数据进行高维特征提取,利用LSTM模型学习时间序列数据...
1.一种基于LSTM-CNN深度学习模型的股票趋势预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1:数据预处理选择股票市场的股票数据进行分析与验证,整体数据集分为训练集和测试集;步骤1.1:特征选择和归一化所述特征为交易数据和技术指标,交易数据需要进行归一化处理;技术指标是由交易数据计算获得,在计算过程中已经包含归一...
本实施例以LSTM网络为例,进行说明。 TM [0062]结合ABB Ability 高精度气体泄漏检测系统获取的车辆位置(x,y)、泄漏源强度(Q)、风速(u)、甲烷浓度读数(C)等输入参数,以检测车辆在时刻(t)获得的甲烷浓度测量值为输出特征,实现LSTM模型。然而,大气污染物的扩散是一个受多种因素影响的复杂过程,导致所选择的原始参数...