长短期记忆(LSTM)是递归神经网络(RNN)的一种变体,它可以捕获时间序列在时间上的依赖关系并在时间序列预测上取得了一系列的成果。同样,卷积神经网络(CNN)在多维序列的提取特征方面也很出色。因此,在本文中,作者提出了一种结合多种因素的CNN-LSTM混合神经网络来预测股票价格。除此之外,作者还添加了一种注意力机制来提...
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有
针对负荷数据时序性 , ( ) ( ) 和非线性的特点 提出了一种基于卷积神经网络 CNN 和长短期记忆 LSTM 网络的混合模型短 , 、 、 期负荷预测方法 将海量的历史负荷数据 气象数据 日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口 , , 构造连续特征图作为输入 先采用 CNN 提取特征向量 将特征向量以时序序列方式构造并...
随着深度学习技术的广泛应用,采用大规模的数据集,复杂的模型以及高昂的训练代价成为语言模型建模的特点.本文通过模型输入拟人化,卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated ...
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金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
这篇文章提出了一种结合了CNN与LSTM的混合神经网络模型,并引入了注意力机制,将其应用于股价的预测当中,实验验证了提出的模型具有较好的预测效果。原论文在文末进行获取。 1 摘要 由于现实中存在的许多因素,它们都会造成对模型预测精度的影响。因此很难预测诸如股票价格之类的时间序列数据。另外,不同的因素对股票价格...