基于cs-lstm车辆行为预测的模型优化方法、装置及存储介质.pdf,本发明属于车辆技术领域,具体涉及基于cs‑lstm车辆行为预测的模型优化方法、装置及存储介质,该方法包括,获取实车数据集,根据所述实车数据集获取cs‑lstm数据集和RF数据集;搭建cs‑lstm模型和随机森林
GCN-CS-LSTM模型通过编码器将车辆的历史特征编码为固定长度的上下文向量.编码器的LSTM单元根据当前时刻的输入值Xt和上一时刻的隐藏状态ht-1,更新当前隐藏状态ht,即ht=f(ht-1,Xt).编码后的车辆历史轨迹编码信息经过CS层与GCN层,得到交互信息编码向量...
GRU全称为Gated Recurrent Unit,它是LSTM的简化版变种,就目前的实验来看,GRU在性能上几乎与LSTM持平,但是在资源消耗方面会小一些。 GRU对LSTM的门进行了删减整合,将遗忘门、输入门和输出门换成了更新门和重置门,即下图中的z和r: 更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度,更新门的值越大说明前...
一种基于IVMD-ACMPSO-CSLSTM组合电力负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于IVMD-ACMPSO-CSLSTM组合电力负荷预测方法说明:本发明公开一种基于IVMD‑ACMPSO‑CSLSTM组合电力负荷预测方法。该模型使用IVMD...专利查询请上爱企查
基于CS-LSTM的炉排炉干燥段垃圾料层厚度软测量 马靖宁;薛文雅;梁伟平;陈联宏;王润 【期刊名称】《电力科学与工程》 【年(卷),期】2022(38)11 【摘要】针对采用炉排上下方压差来衡量炉排炉干燥段垃圾厚度时测量值波动过大的问题,提出了一种垃圾料层厚度软测量模型。首先,采用皮尔逊相关性分析,消除模型输入变量之间...
这一讲主要研究RNN中梯度消失以及梯度爆炸问题,以及为解决梯度消失而设计的RNN模型的变种如LSTM,GRU等模型。 梯度消失 RNN理论上是可以捕捉较早的历史信息,但是由于Vanishing Gradient的问题会导致远程信息无法有效的被捕捉到。 RNN的输入、输出及hidden state的关系有如下的公式表示: ...
The CS-LSTM forecasting model, where CS algorithm is used to optimize the hyper-parameters of the LSTM model, has a better forecasting effect and is more feasible. Simulation results show that the CS-LSTM model has higher forecasting accuracy than the standard LSTM model, the PSO-LSTM model,...
LSTM 长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现 RNN和LSTM的比较: 可以看出来,LSTM有两个隐藏状态:c^{t},h^{t} ...
CS231n Lecture10 Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network的基本类别 Recurrent Neural Network分析 Image Captioning 梯度消失和梯度爆炸 在复习时,老师提到了ResNet的优点:添加了L2范数之后,会使得所有参数趋于0,从而使模型舍弃不需要的层;反向传播时可以通过残差网络使模型更快收敛。 Recurrent Neura...【...
简单回顾了传统统计机器翻译中的难题,过渡到利用GRU和LSTM来救场,最后介绍了一些较新的改进工作。 机器翻译 对于情感分析这类还算简单的任务,你可以整理一个情感极性词典、编写一堆规则做出一个勉强能用的系统。但到了机器翻译这个高级应用,就无法完全依靠规则了。现代机器翻译手段都是基于统计的,在平行语料上学习语言...