本发明采用递归神经网络(RNNs),通过端到端的训练方法,采用连接时间分类(CTC)训练RNNs,这些结合长短期记忆LSTM单元,效果很好.结合多层表达在深度网络中证明有效,使用灵活.从语音特征(输入端)到文字串(输出端)就只有一个神经网络模型(这就叫"端到端"模型),可以直接用WER的某种代理作为目标函数来训练这个神经网络,...
针对网络性能在语音识别的问题和传统语音识别系统每一部分的训练目标都与整个系统的训练目标不一致等问题,本发明的目的在于提供一种利用长短期记忆模型递归神经网络的语音识别方法,可以通过训练获取模型参数,之后用于语音和文本数据的识别。 为解决上述问题,本发明提供一种利用长短期记忆模型递归神经网络的语音识别方法,其主...
RP–LSTM-Attention是一种递归图优化的长短期记忆神经网络(LSTM),同时结合了注意力机制,用于数据分类预测。这种模型在处理序列数据时能够更好地捕捉时序信息和重要特征,并提高分类性能。 程序设计 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现RP-LSTM-Attention递归图优化长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法...
综上所述,随着风力发电在电力系统中的占比不断加大,风力发电预测的重要性将愈来愈突显,预测结果越准确就越能使电力系统运行效率和稳定性极大增加.本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史风力数据进而预测风力发电的系统和方法.本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型可以...
网络布局和运行的合理性,因此,负荷预测在规划中显得尤其重要.然而电力负荷预测问题的解决已经成为电力行业人员面临的重要而艰巨的任务.本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史电力负荷数据进而预测短期电力负荷的系统和方法.本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测短期电力负荷的系统模型可以极大...
一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型 发明人: 胡炳谦;周浩;顾一峰;韩俊 申请人: 上海积成能源科技有限公司 申请日期: 2020-02-21 申请公布日期: 2020-05-08 代理机构: 代理人: 地址: 200439 上海市宝山区高逸路80号南楼7楼 摘要: 与常规电源不同,风力发电几乎完全取决于实时的天...
专利名称 一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型 申请号 202010108778X 申请日期 2020-02-21 公布/公告号 CN111130110A 公布/公告日期 2020-05-08 发明人 胡炳谦,周浩,顾一峰,韩俊 专利申请人 上海积成能源科技有限公司 专利代理人 - 专利代理机构 - 专利类型 发明专利 主分类号 H...
综上所述,随着风力发电在电力系统中的占比不断加大,风力发电预测的重要性将愈来愈突显,预测结果越准确就越能使电力系统运行效率和稳定性极大增加.本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史风力数据进而预测风力发电的系统和方法.本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型可以...
本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史电力负荷数据进而预测短期电力负荷的系统和方法。本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测短期电力负荷的系统模型可以极大的提高预测准确度。 二、法律状态 法律状态公告日法律状态法律状态信息 - 公开 公开 - 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类...
本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型可以极大的提高预测准确度。 著录项 公开/公告号CN111130110A 专利类型发明专利 公开/公告日2020-05-08 原文格式PDF 申请/专利权人 上海积成能源科技有限公司; 申请/专利号CN202010108778.X 发明设计人 胡炳谦;周浩;顾一峰;韩俊; 申请...