相比之下,TRMM实测的降水量为238 mm,而CNN-LSTM融合模型预测的降水量为162.9 mm。可以看出,CNN-LSTM融合模型较好地捕捉到了暴雨过程,而原TRMM卫星数据高估了其降水量。从全国范围来看,CNN-LSTM融合模型的降水空间分布与原TRMM的降水空间分布相比西北部降水偏少,南部部分地区降水峰值偏低。与基于气象站的实测降水数据(...
CNN-LSTM-Attention 创新融合! 高分学术前沿新思路、新热点!#深度学习 #人工智能 #transformer #注意力机制 #大语言模型 - AI癫狂老太(看我简介版)于20241125发布在抖音,已经收获了2.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
金融界2025年1月28日消息,国家知识产权局信息显示,兖矿能源集团股份有限公司申请一项名为“一种基于CNN-LSTM-Adaboost模型的深埋TBM岩机参数融合预测方法和系统”的专利,公开号CN 119357737 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑Adaboost模型的深埋TBM岩机参数融合预测方法和系...
1.Matlab实现CNN-LSTM-Attention-Adaboost时间序列预测,卷积长短期记忆神经网络注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测(负荷预测);注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!CNN-LSTM-Attention-Adaboost多变量负荷预测; CNN-LSTM-Attention-AdaBoost是一种将CNN-LSTM-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使...
提出一种融合双向长短期记忆( LSTM )和卷积神经网络( CNN )的混合情感分析模型 .通过使用双向 LSTM和CNN模型对由 word2vec编码得到的文本词向量进行训练,运用注意力机制将双向 LSTM 模型学习到的特征作用于 CNN 模型上,并进行特征加权,最后将双向 LSTM 模型和CNN模型得到的结果进行拼接,由分类器得到相应的情感分类...
摘要 为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度,提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term...展开更多 To improve the state-of-charge(SOC)prediction accuracy of lithium battery,a prediction method based on the fusion model of Attention...
融合新闻与投资者情感的CNN-LSTM-AM股票波动预测模型研究.pdf,摘要摘要 随着经济的迅速发展,股票市场逐渐成为市场经济的重要组成部分,对 政府、企业和个人投资者都具有重要意义。预测股票价格和股指走势成为投 资者的关注重点,其高回报对投资者们有着巨大的吸引力,但
其结果与CNN和LSTM预测结果进行对比.研究显示,CNN-LSTM模型的平均绝对误差(S_(MAE))和均方根误差(S_(RMSE))比单一的CNN和LSTM分别至少降低了44.8%和40.6%,其决定系数均高于98%.最后,进一步预测前6期和中6期沉降数据,验证了CNN-LSTM预测模型在时间上的一致性.因此,SBAS-InSAR融合CNN-LSTM模型在类似矿山开采...
4 p. 基于融合模型的风电场输出功率短期预测方法 61 p. 基于数据挖掘聚类和RBFNN模型融合的短期负荷预测方法 59 p. 基于数据挖掘聚类和RBFNN模型融合的短期负荷预测方法 3 p. 己酸二乙氨基乙醇酯急性毒性研究 13 p. 基于机器学习模型的短期和中长期电力负荷预测方法 发表...
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