交通流预测是基于历史的交通数据对未来时段的交通流状态参数进行预测。作为交通流状态的直接反映,交通流参数的预测结果可以直接应用于 ATIS 和ATMS 中,为交通管理者实施管控、诱导措施提供有效参考。 根据基础数据的时间窗和预测步长,交通流预测存在长时、短时预测之分。长时预测的预测步长往往是一小时或更长的时间,...
实验结果表明,基于LSTM-GRU的污水水质预测模型可以有效地进行水质预测,并提升预测的准确性。 4. 讨论与展望 本研究提出了基于LSTM-GRU的污水水质预测模型,并通过实验证明了其有效性。未来的研究可以进一步优化模型的结构和参数设置,探索其他深度学习技术在水质预测中的应用。此外,可以结合其他辅助数据(如天气数据、污水...
在本研究中,我们采用基于LSTM-GRU的污水水质预测模型。首先,我们将收集到的水质数据进行时间序列切割,将其转化为输入序列和输出序列。输入序列包含了过去一段时间内的水质数据,而输出序列则包含未来一个时间段的水质数据。 然后,我们将输入序列喂入LSTM-GRU模型进行训练。LSTM-GRU模型通过学习历史数据的模式和规律,能够...
3.门控循环单元网络GRU GRU与LSTM的不同之处在于:GRU不引入额外的记忆单元 ,GRU网络引入一个更新门来控制当前状态需要从历史状态中保留多少信息(不经过非线性变换),以及需要从候选状态中接收多少新的信息。 其中, 为更新门 在GRU网络中,函数 定义为: 上式中的符号说明: 表示当前时刻的候选状态, 为重置门,用来...
(ABC-LSTM-GRU)混合模型.该模型综合利用长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)循环神经网络,更 全面地捕捉时间序列中的长期和短期关系.在特征处理阶段,通过相关性分析对特征进行筛选,同时采用奇异谱分 析(SSA)对数据进行分解,得到高频,中频和低频三个部分.在模型的超参数优化中,采用了改进后的人工蜂群算 法(...
本文将基于LSTM-GRU模型,通过对糖尿病患者的血糖数据进行训练,预测血糖水平,并评价低血糖预警效果。 首先,我们收集了一组糖尿病患者的血糖数据。这些数据包括了患者的日常血糖监测记录,其中包含了空腹血糖、餐后血糖和晚间睡前血糖的测量值。为了构建预测模型,我们将数据按照时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。 接...
本文将基于LSTM-GRU模型,通过对糖尿病患者的血糖数据进行训练,预测血糖水平,并评价低血糖预警效果。 首先,我们收集了一组糖尿病患者的血糖数据。这些数据包括了患者的日常血糖监测记录,其中包含了空腹血糖、餐后血糖和晚间睡前血糖的测量值。为了构建预测模型,我们将数据按照时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。 接...
TF之LSTM:利用基于顺序的LSTM和GRU回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
针对日光温室环境具有非线性、时滞性、强耦合性等特点,提出了基于长短期记忆神经网络和门控循环单元神经网络相结合(LSTM-GRU)的温湿度预测模型。试验首先利用温室采集系统获取室内外环境及卷膜开度的历史数据,再将数据... 文档格式:PDF | 页数:8 | 浏览次数:20 | 上传日期:2022-09-29 03:08:07 | 文档星级:...
华北水利水电大学,河南 郑州 450046)摘要:水质预测对水资源管理及水体保护至关重要,为提高污水水质预测模型准确率,考虑到水质参数是一个动态的时间序列,在研究 RNN神经网络模型基础上,引入一种改进的长—短记忆网络结构(LSTMGRU)来增加 RNN的隐层,GRU和LSTM采用门结构代替标准 RNN结构中的隐藏单元,可以选择性地记忆...