基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量预测 0 引言 准确的交通量预测是当今智慧交通的重要基础,是交通状况判别的重要基石之一。人们从上个世纪开始就在交通流预测领域做了很多交通预测研究,截止目前为止常见的交通量预测方法主要包括基于统计的预测方法、基于时间序列的交通量预测方法、基于神经网络的交通量预测方法以及基于...
基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量预测 中图分类号:U491.1 文献标识码:A DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.007 引用格式:张振,曾献辉.基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量预测[J].信息技术与网络安全,2020,39(2):34-39. Prediction of highway traffic flow based on CNN-LightGBM model Zhang Zhen1...
之前使用的CNN表面是在分类,但真正目的其实只是提取特征,提取特征之后,每个候选框可以得到一个4096维的特征向量,使用得到的CNN特征再输入线性SVM中训练分类器。 为什么要“画蛇添足”般地使用SVM呢? 因为CNN容易过拟合,所以期望样本数目多一些,所以在判断正样本的时候条件比较松,IoU>0.5就认为是正样本。而SVM本身是...
DRIVEN|15分的CNN+LightGBM怎么做特征分类,适用于转录组-摘要 呼吸暂停和呼吸不足是常见的睡眠障碍,其特征是气道阻塞。多导睡眠图 (PSG) 是一种睡眠研究,通常用于计算呼吸暂停-呼吸不足指数 (AHI),即一个人每小时睡眠中呼吸暂停或某些类型的呼吸不足的次数,并诊断睡眠障碍的严重程度。及早发现和治疗呼吸暂停可以...
融合模型考虑到风力发电具有波动和不确定的特点,难以预测,文章提出了基于卷积神经网络和LightGBM算法相结合的新型风电功率预测模型.通过分析风电场与相邻风电场原始数据的时序特征,构建出新的特征集;应用卷积神经网络(CNN)从输入数据中提取信息,基于数据间的对比结果调整相应参数;为了提高预测结果的准确性和鲁棒性,将...
textCNN和lightGBM模型对景区口碑评价进行情感分析 任务根据每个用户的评论,预测他们对景区的情感值(1~5)。 思路分类问题:通过分类器学习评论与情感值的复杂映射关系。 回归问题:情感值实际是有先后等级关系,因此可以采用回归大法,直接预测。 注意:分类可以采用softmax多分的手段,实测效果很差。因此,我最终还是采用了...
textCNN和lightGBM模型对景区口碑评价进行情感分析 向AI转型的程序员都关注了这个号??? 机器学习AI算法工程 公众号: datayx 任务 思路 完整代码 下载地址: 1、转发本文至朋友圈 2、关注微信公众号 datayx 然后回复 评价 即可获取。 特征 两种开源分词:
一种基于CNN-GRU和SSA-GWO-LightGBM的机票价格预测方法.pdf,本发明公开了一种基于CNN‑GRU和SSA‑GWO‑LightGBM的机票价格预测方法,包括以下步骤:S1:采集历史航班特征和近期价格序列,提取航班连续特征和航班离散特征,将数据集划分成训练集和测试集;S2:建立卷积
1.本发明涉及民航机票价格预测技术领域,具体涉及一种基于cnn-gru和ssa-gwo-lightgbm的机票价格预测方法。 背景技术: 2.随着交通运输业的发展,越来越多的旅客选择飞机作为出行交通工具,网络使得机票预定更加便捷,机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场。然而各航空公司定价机制复杂,机票实时价格受...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN