LSTM能够处理序列数据中的长期依赖问题。BP算法则用于调整神经网络的权重以减少误差。结合算法可有效应用于时间序列预测领域。图像识别任务中该结合算法也展现出良好效果。LSTM通过门控机制控制信息的流入与流出。输入门决定新信息是否进入记忆单元。遗忘门负责选择遗忘记忆单元中的旧信息。 输出门则控制记忆单元信息的输出...
首先,我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两者的优缺点,我们选择了LSTM作为基础模型,因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系,在基础LSTM模型的基础上,我们引入了动态残差学习(dynamic skip connection)的概念,通过动态调整残差连接,提高了模型的长期记忆能力和预测准确性。实验证明...
(3)残差连接:防止梯度消失,输入可跳过隐藏层,直达下一层,反之方向传播时深层梯度更容易传回浅层 2.长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM) 2.1 基本概念 定义: 是RNN的一个变体,能有效解决RNN的梯度爆炸/消失问题;在GRU基础上引入新的内部状态c,使用三种门控制记忆和遗忘 构成: c:内部状态,用于...
BP网络的精髓是将网络的输出与期望输出间的误差归结为权值和阈值的“过错”,通过反向传播把误差“分摊”给各个神经元的权值和阈值。BP网络学习算法的指导思想是权值和阈值的调整要沿着误差函数下降最快的方向——负梯度方向。 下面详细推导利用BP网络学习算法对权值和阈值进行调整的公式。 设一样本对 为 , ,隐含层神...
论文信息:Water quality analysis based on LSTM and BP optimization with a transfer learning model | Environmental Science and Pollution Research (springer.com); 2023 研究地区:Beijing’s sub-center; Tongzhou District(北京通州区) 创新点:long short-term memory (LSTM) and back propagation (BP) models...
主要使用通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量回归模型,用于目标回归。 6.1构建模型 6.2模型摘要信息 BP神经网络回归模型: LSTM神经网络回归模型: 6.3模型网络结构 BP神经网络回归模型: LSTM神经网络回归模型: 6.4模型训练集测试集损失曲线图
根据对数据的预处理分析,BP和LSTM训练模型的参数设置总结如表2所示。 本文选取均方误差(MSE)以及决定系数(R2)作为两个模型预测精准度的评价指标[21,22],其中,均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,计算公式如(1);决定系数也称拟合优度,计算公式如(2)。
LSTM神经网络 ARIMA 预测 摘要 为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策。为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基于时间序列的ARIMA预测模型、BP神经网络预测模型和LSTM神经网络预测模型,通过3种模型对爬取的蔬菜价格进行分析和预测...
我刚刚试了。我是做得电力负荷预测的。我原先设置为40，98%多，当我设置为1以后我都惊了，99.3%整整多了差不多一个百分点。而BP神经网络测试结果也只有97%多，我就陷入了沉思，不太懂timestep的存在有什么意义了。
负荷数据包含2009年-2015年某城市电力负荷数据,每隔15min采集一次一天共采集96次。 气候数据是2012年-2015年每日最高温度、最低温度、平均温度、相关适度、是否下雨共5个气候特征。 项目利用BP神经网络和LSTM网络实现多特征输入短期电力负荷预测。 负荷数据: ...