为了提升锂离子电池SOC估算精度,对比了不同深度学习网络模型应用于SOC估算的效果,并提出了一种基于DRSN-CW-LSTM网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法基于长短期记忆网络(long-short-term memory,LSTM)和逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks with channel-wise thresholds,DRSN-CW),利用锂...
CW-RNN(Clockwork Recurrent Neural Network, http://arxiv.org/pdf/1402.3511.pdf) 是一种新式的基于人工神经网络的时间序列学习算法。一个CW-RNN基本上就是一组标准的ANN(一个隐藏层),加上用一组不同频率的时钟驱动跨时间的连结。CW-RNN的好处是其结构比较接近标准的ANN,故比LSTM更容易理解及训练。作者宣称根...
本发明公开了一种基于模态拓展和残差CNNLSTM网络的桥梁车致振动预测方法.本发明依据模态扩展方法将输入的车辆参数,路面不平度重构为维度固定的特征,借助残差卷积长短期记忆网络的多尺度特征提取和时序依赖关系的提取能力对所关注的车致振动进行分析预测,提升了车致振动的预测精度.本发明采用试验设计方法和数值仿真方法生成...
绝对是2022年全最完整的【时间序列预测模型】教程,超越Transformer的长时间序列预测模型 Informer+AIRMA+LSTM股票预测+pandas 1.6万 46 3:47:52 App 【全网最好】深度学习——LSTM模型透彻讲解 1.5万 332 5:07:12 App 【迪哥带你读顶会】AAAI 2021最佳论文:Informer—比Transformer更高效的长时间序列预测方法!论...
针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型.首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM模型;其次,考虑到负荷序列的非平稳特征,采用SVMD分解,并引用改进的麻雀搜索算法来优化模型...
一、WESTHOUSEELECTRICALLTD投资情况:目前WESTHOUSEELECTRICALLTD投资莫尔斯电气(杭州)有限公司最终收益股份为25%;二、WESTHOUSEELECTRICALLTD的商业合作伙伴:基于公开数据展示,WESTHOUSEELECTRICALLTD目前有4个商业合作伙伴,包括叶豫杰、何元华、徐波等。 财产线索 线索数量 老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任...
韦国民目前担任纽威仕微电子(无锡)有限公司、无锡市诺华电子产品有限公司法定代表人,同时担任纽威仕微电子(无锡)有限公司总经理,执行董事,无锡市诺华电子产品有限公司总经理,执行董事;二、韦国民投资情况:韦国民目前是纽威仕微电子(无锡)有限公司直接控股股东,持股比例为95%;目前韦国民投资纽威仕微电子(无锡)有限公司最终...
传统的网络安全入侵检测系统在面对复杂多变的网络攻击时,往往存在误报率高及准确率低的问题.为了改善这种情况,结合循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的优点,并将长短期记忆(LSTM)网络模型进行改进,设计一种面向网络安全入侵检测的双向长短期记忆(Bi-LSTM)算法.经过实验验证,该算法在网络安全入侵检测中取得了显著...
商人甲带两袋大蒜到某地,当地人没见过大蒜,极为喜爱,于是赠甲两袋金子.商人乙听说,便带两袋大葱去,当地人觉得大葱更美味,金子不足表达感情,于是把两袋大蒜给了乙.生活往往如此,得先机者得金子,步后尘者就可能得大蒜!做会走路的人,早安,路在脚下。@穿越唐僧说新闻 @何慕 @蒋代君 @蒋北麒 ...
MSCL-Attention: A Multi-Scale Convolutional Long Short-Term Memory (LSTM) Attention Network for Predicting CO2 Emissions from Vehicles MSCL-Attention: A Multi-Scale Convolutional Long Short-Term Memory (LSTM) Attention Network for Predicting CO2 Emissions from VehiclesThe transportation industry is one ...