conv-LSTM产生背景:conv-lstm的诞生,与一 个降水预测的问题有关——“给定前几个小时的降水分布图,预测接下来几个小时的降水分布情况” 我們的任務是希望可以透過以往的前 J 張圖片,可以產生後面 K 張的圖片。…
因此,将LLM对空间特征的理解能力与使用历史数据进行预测的Conv-LSTM的预测结合起来,将有助于模型提供整体全面的股票预测,并在现实世界场景中表现良好。 VI. 模型的工作方式 层次LSTM-LLM架构的第一层包括将历史数据输入conv-LSTM以生成基于历史模式的朴素预测。数据被分割成基于测试的最优长度序列。 A. 数据预处理:...
以下是ConvLSTM模型原理的详细介绍。 一、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过卷积操作对输入图像进行特征提取,提取出图像中的局部特征。卷积操作可以有效地减少参数数量,提高模型的泛化能力。 二、长短期记忆网络(LSTM) 长短期记忆网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络。
2.1 卷积替代hadamard乘积 普通的LSTM是这样的 其中的 o 表示hadamard乘积,其实就是矩阵相乘,相当于全连接神经网络(一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘),全连接网络参数量巨大,不能有效提取空间信息,把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中使用卷积层替代全连接层的动机),于是把hadamard乘积改为卷积。 于是...
CONV-LSTM网络输入与输出格式分别为XYshape，其中参数分别表示批次大小、时间戳、图像宽度、高度与通道数。网络结构配图展示了具体的实现方式与激活函数选择，伪代码示例展示了训练流程，包括epoch、batch_size、优化器与损失函数的配置。训练过程中的损失函数随epoch迭代逐渐减小，提示模型学习能力增强。然而，应...
Conv-LSTM的训练步骤如下: 5 实验 (1)数据集 文章以重庆地铁网为例对模型进行了验证。在重庆地铁系统中,乘客需要在每个地铁站的自动售检票系统上输入智能卡信息。AFC系统记录每个乘客的出入口信息(例如,交易时间和车站ID)。卡数据示例如表1所示。文章选取了重庆地铁2018年9月和10月40个工作日的运营数据。首先,计...
This project's aim was to classify the type of each modulation technique used using CNN, RNN, LSTM and CONV-LSTM. cnn lstm rnn pattern-recognition modulation-classification conv-lstm Updated Jul 10, 2022 Jupyter Notebook X-rayLaser / keras-cnn-1drnn-ctc Star 9 Code Issues Pull ...
Pedestrian trajectory prediction is a challenging problem in the crowded and chaotic scenarios. Currently, the prediction error is still high because the input of Long Short-Term Memory (LSTM) network is a 1D vector, which cannot represent the spatial information of pedestrians. To tackle this, ...
在Journal of Advanced Transportation发表的一篇论文中,西南交通大学 Wei Chen 团队利用卷积长短时记忆神经(Conv-LSTM)网络,解析了能够预测潜在延误的地铁站乘客拥堵的时空特征。 研究团队回顾了与铁路延误有关的现有文献后发现,地铁站内的乘客拥堵情况不仅受特定站点进出站客流的影响,还与相邻车站的拥堵情况相关。然而,...
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