科学技术与工程, 2020,20(21):8594-8600HanPeng,ZhangXiaolin,ZhangFei,etal.Ultra-short-termwindpowerpredictionbasedonAM-LSTMmodel[J].ScienceTechnologyandEngineering,2020,20(21):8594-8600电工技术基于 AM-LSTM 模型的超短期风电功率预测韩 朋1 , 张晓琳 1* ,张飞2, 王永平 1(1.内蒙古科技大学信息工程...
9、(1)本发明构建idscnn-am-lstm模型,通过引入逐通道卷积层、逐点卷积层和注意力机制,使得模型能够更全面、有效地捕捉时空特征,提高了对复杂时序数据的建模能力。逐通道卷积和逐点卷积的引入增强了模型在提取多维特征方面的灵活性,而注意力机制则使模型能够动态关注重要的时序特征,提升了模型的表达能力和预测准确性。
该模型结合了情感分析与BiLSTM模型,旨在融合投资者情绪来改善股票价格预测的准确性。 S_AM_BiLSTM模型的核心是BiLSTM(双向长短时记忆网络),这是一种常用于序列数据处理的神经网络架构。传统的LSTM模型只能从左到右或者从右到左处理序列数据,而BiLSTM模型同时考虑了两个方向的信息,使得预测模型能够更好地捕捉序列...
融合新闻与投资者情感的CNN-LSTM-AM股票波动预测模型研究.pdf,摘要摘要 随着经济的迅速发展,股票市场逐渐成为市场经济的重要组成部分,对 政府、企业和个人投资者都具有重要意义。预测股票价格和股指走势成为投 资者的关注重点,其高回报对投资者们有着巨大的吸引力,但
确定了水下软钢臂系泊力估算的最优模型.从环境因素角度出发,确定了神经网络模型对有义波高,谱峰周期,风速,流速,波向,流向,风向等因素的估算区间,并通过对估算区间的划分得到训练集海况的数据库.为证明LSTM-AM神经网络估算水下软钢臂系泊系统系泊力的准确性,从多个角度对测试集海况的估算性能进行研究.研究结果表明,...
GraphSAGE [ 11 ]提出使用mean / max / LSTM池化从节点的局部邻域中采样和聚合特征。DEMO-Net [ 31 ]设计了一种度感知的特征聚合过程。MixHop [ 1 ]在网络的每一层同时聚合来自一阶和高阶邻居的特征信息。目前大多数GCNs本质上都是通过融合网络拓扑结构和节点特征来学习节点嵌入进行分类。此外,最近也有一些工作...
1.本发明属于电力系统负荷预测的应用领域,具体是一种基于tcn-lstm-am的短期负荷预测方法。 背景技术: 2.短期电力负荷预测对保证电力系统平稳高效运行具有重要意义,是推进电力系统发电侧多源协调运行优化与用电侧安全保障体系建设,构建数字化、智能化新型电力系统的重要基础。提高电力短期负荷预测精度能够有效帮助电力系统工...
常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。聚类分析用于发现数据中的潜在模式和结构,如客户细分、市场调研等。常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。时间序列分析用于分析和预测时间序列数据,如股票价格、气温变化等。常见的时间序列算法包括ARIMA模型、SARIMA模型、LSTM网络等。
1、有鉴于此,本发明提供一种混合retnet和am-bilstm算法的电力短期负荷预测方法,采用双向lstm模型来弥补单一lstm模型仅考虑时序数据的历史信息而忽略未来信息这一缺点;引入retnet多层改进残差网络提取输入数据的隐藏特征;加入注意力机制来分析网络中输入信息与当前负荷的相关性并突出重要信息的影响;针对提取时空特征和获取时...
比如我用CNN作为Encoder,用RNN作为Decoder,你用BiRNN做为Encoder,用深层LSTM作为Decoder,那么就是一个创新。所以正准备跳楼的憋着劲想攒论文毕业的同学可以从天台下来了,当然是走下来,不是让你跳下来,你可以好好琢磨一下这个模型,把各种排列组合都试试,只要你能提出一种新的组合并被证明有效,那恭喜你:施主,你可以...