inputs = Input(shape=(window_size, fea_num)) cnn = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs) cnn = MaxPooling1D(pool_size=1)(cnn)bilstm= Bidirectional(CuDNNLSTM(50, return_sequences=True))(cnn) bilstm = Flatten()(bilstm) output = Dense(1, activation='linear...
《基于Bi-LSTM模型的水稻病虫害预测》一、引言水稻作为我国的主要粮食作物之一,其生长过程中的病虫害问题一直是农业生产中亟待解决的难题。传统的病虫害防治方法往往依赖于人工观察和经验判断,不仅效率低下,而且难以准确预测和及时应对。随着人工智能技术的发展,利用机器学习方法对水稻病虫害进行预测已成为研究热点。本文...
《基于Bi-LSTM模型的水稻病虫害预测》.docx,《基于Bi-LSTM模型的水稻病虫害预测》 一、引言 水稻作为我国最重要的粮食作物之一,其病虫害问题对农业生产和粮食安全产生重大影响。随着科技的发展,传统的人工诊断和防治病虫害的方法已无法满足现代农业的高效和精准需求。因此
Kaggle-How Much Did it Rain? II Predict hourly rainfall using data from polarimetric radars (比赛链接:https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain-ii) 关于双向LISTM层模型请参照如下链接: http://simaaron.github.io/Estimating-rainfall-from-weather-radar-readings-using-recurrent-neural-networks/...
结合飞行轨迹连续性、时序性、交互性的特点,提出基于双向长短期记忆( Bi灢LSTM )神经网络的轨迹预测模型,将入侵者的位置、姿态和两机的相对信息同时作为轨迹预测模型的输入,更加符合真实轨迹变化规律;对建立的基于 Bi灢LSTM 的轨迹预测模型采用综合考虑动量和速度的自适应调整学习步长的学习算法进行训练;并与基于 Elman...
Bi-LSTM-Attention)预测框架.该模型将注意力机制融入双向长短时记忆网络中，利用历史公交车头时距、公交运行时间、停靠时间预测每个站点的公交车头时距波动.通过某市两条公交线路实例对该模型进行验证.实验结果表明：与已有算法相比，Bi-LSTM-Attention 在单步和多步预测中均表现出更高的准确度，可以为公交动态调度提供...
金融界2024年12月9日消息，国家知识产权局信息显示，安徽灿邦电气有限公司申请一项名为“基于CNN-Bi-LSTM神经网络模型的短期碳排放预测方法”的专利，公开号CN 119090067 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本发明涉及短期碳排放预测，具体涉及基于CNN‑Bi‑LSTM神经网络模型的短期碳排放预测方法，构建CNN‑Bi...
一种基于Conv‑Bi‑LSTM模型的船舶升沉运动预测方法,其特征在于: 所述控制方法具体包括以下步骤: 步骤一:获取船舶历史运动数据,建立运动信息的数据集,对所述数据集进行预处理, 按19:1的比例对数据集进行随机拆分,获取训练数据集和测试数据集; 步骤二:采用Conv‑Bi‑LSTM模型构建船舶升沉预测模型,使用步骤一...
传统轨迹预测模型存在模型简化较大,考虑因素较少等问题.结合飞行轨迹连续性,时序性,交互性的特点,提出基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的轨迹预测模型,将入侵者的位置,姿态和两机的相对信息同时作为轨迹预测模型的输入,更加符合真实轨迹变化规律;对建立的基于 Bi-LSTM的轨迹预测模型采用综合考虑动量和速度的自适应...
内容提示: 基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型熊昌全 1 ,何泽其 2 ,张宇宁 1 ,黄胜1(1.国家电投集团四川电力有限公司,四川 成都 610065;2.国家电投集团四川电力有限公司凉山分公司,四川 西昌 615000)摘要:风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害...