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。…
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。
利用长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)提取位移时间序列中的时序信息,通过卷积层提取位移序列中隐藏的深层特征.针对卷积层对于数据之间内部特征提取不充分的问题,引入自注意力机制(Self-attention Mechanism)充分提取边坡位移数据之间的关系特征.试验结果表明:融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测模型的预测...
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...
ConvLSTM模型pytorch conv lstm 1 背景 用于降水预测 2 核心思想 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...
loss和validate loss都实现了迅速的下降。后面调整学习率的时候，可以从1开始往小调，不要先入为主。
本发明公开了一种基于Conv‑LSTM多尺度特征融合的模糊检测方法,包括:构建由多尺度的卷积网络、Conv‑LSTM子网络构成的网络基本架构,所述卷积网络用于提取不同尺度下的图像特征,所述子网络用于特征融合和改善;对不同尺度下的卷积网络提取的特征用双线性插值和卷积的方式进行融合和降维;利用Conv‑LSTM的序列性质,对...
基于时空序列的Conv-LSTM航班延误预测模型_屈景怡 下载积分:500 内容提示: 计算机应用 Journal of Computer Applications ISSN 1001-9081,CN 51-1307/TP 《计算机应用》网络首发论文 题目: 基于时空序列的 Conv-LSTM 航班延误预测模型 作者: 屈景怡,杨柳,陈旭阳,王茜 收稿日期: 2021-09-13 网络首发日期: 2022-05...
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在这一部分中,我们可以将Conv-LSTM作为模型来处理二维网格中的特征向量。我们可以根据网格中周围点的特征来预测中心网格的特征。因此,我们可以在时空变量下对地铁拥挤延误系统进行短期预测。 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...