label='真实值')plt.plot(df_for_testing.index[window_size:,],pred_test,color='blue',label='预测值')plt.title('Stock Price Prediction')plt.xlabel('Time')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Stock Price')plt.legend()plt.show()
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...
基于Bi-LSTM算法的光伏功率预测模型软件是由国网甘肃省电力公司电力科学研究院著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0915640,属于分类,想要查询更多关于基于Bi-LSTM算法的光伏功率预测模型软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
13、由所述conv-bi-lstm模型训练得到精度更高的船舶升沉预测模型。 14、进一步地,在步骤三中,基于步骤二的conv-bi-lstm的单输入预测模型对船舶未来的升沉运动信息进行预测,单输入预测模型的输入数据是船舶升沉运动的数据集,使用多个卷积核提取输入数据中的特征,然后将数据输入到bi-lstm层,最后使用全连接层输出未来...
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...
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...
Kaggle-Bi-LSTM模型 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-...
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...
本文将改进的双向长短期记忆神经网络(BI-LSTM)与复杂经验模态分解方法(CEEMDAN)相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。通过对历史电力负荷数据进行CEEMDAN分解,得到多个小波函数及其对应的振幅和相位,再将这些小波函数输入到改进的BI-LSTM模型进行预测,最终得到电力负荷的预测结果。实验结果表明,该组合模型能够有效...
的估计.在此基础上,应用结合双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型和非线性自回归(NAR)神经网络的混合模型(混合Bi-LSTM-NAR模型)预测锂电池剩余寿命.以NASA公开数据集为例完成案例研究,结果表明:通过因子筛选,可以为锂离子电池容量估计及剩余寿命预测的精度提供保障;与已有方法的预测结果相比,所提混合预测模型的预测精度...