BNN-LSTM时间卷积神经网络风电功率互信息熵概率预测针对确定性的风电功率预测难以提供预测结果的波动区间和支撑风险决策的问题,以贝叶斯网络为基础,通过将先验分布置于LSTM网络层权重参数之上,构建了贝叶斯LSTM神经网络(BNN-LSTM).以时间卷积神经网络(TCNN)处理风电功率预测的历史时序数据,提取时序数据的关联特征.使用互信息...
A structure that contains the parameters of a long short-term memory (LSTM) layer. iOS 14.0+ iPadOS 14.0+ macOS 11.0+ Mac Catalyst 14.0+ tvOS 14.0+ watchOS 7.0+ visionOS 1.0+ typedef struct BNNSLayerParametersLSTM { ... } BNNSLayerParametersLSTM; ...
P var forget_gate: BNNSLSTMGateDescriptor P var input_gate: BNNSLSTMGateDescriptor P var output_descriptor: BNNSLSTMDataDescriptor P var input_descriptor: BNNSLSTMDataDescriptor P var sequence_descriptor: BNNSNDArrayDescriptor P var lstm_flags: UInt32 P var dropout: Float P var seq_len: Int P...
原文:http://www.sohu.com/a/162003640_465944 在上一篇文章“”中,我们已经了解如何在Docker上从头构建一个Keras的运行平台,搭建基础的深度学习环境。接着对我们要做的事情“IMDB影评预测”问题做了分析,对数据做了解释,并且初步使用LSTM网络,实现了一个比较好的深度学习模型。同时我们还提到虽... ...
LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中,并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合,对数据的结构特征和时序特征进行提取,从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码,并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示: 其代码部分:class GRU(torch.nn.Module): def...
awesomedeep-learninglstmganneural-networksawesome-listperceptronautoencodersbayesian-neural-networksbnnactivation-functions UpdatedDec 9, 2020 sfalkena/LAB Star6 Code Issues Pull requests The official repository for the paper LAB: Learnable Activation Binarizer for Binary Neural Networks. ...
基于ＩＣＥＥＭＤＡＮ ＬＳＴＭ ＢＮＮ的短期光伏 发电功率概率预测 王清亮，代一凡，王旭东，郝 帅 （西安科技大学电气与控制工程学院，陕西西安７１００５４）摘 要：针对短期光伏发电功率建立精准概率预测模型是提高电网安全稳定运行的重要手段。为了提高非晴空条件下光伏发电功率预测的精度和稳定性，选用具有优良...
Probabilistic prediction of short-term photovoltaic power based on ICEEMDAN-LSTM-BNN 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 针对短期光伏发电功率建立精准概率预测模型是提高电网安全稳定运行的重要手段。为了提高非晴空条件下光伏发电功率预测的精度和稳定性,选用具有优良正则化特性的贝叶斯神经网络模型作为基础算法。
An ensemble represents any collection of nodes, that is, either a complex node type (like a LSTM cell) or a layer of cells. The original code was written in 2008 and lied dormant for more than 10 years. It is now slowly revived as the ‘banana neural network library’. The logo is ...
9、在其中一实施例中,所述根据所述海水声速剖面数据应用预设的convlstm模型获取所述待测海域的声速剖面预测数据之前,包括:对所述convlstm模型和所述bnnconvlstm模型进行训练,包括:获取海水在预设历史时段内的原始数据,并计算所述预设历史时段内的海水声速剖面数据,构造输入数据集;将所述海水声速剖面数据分为训练集和测试...