深度学习;内河航道;CNN;LSTM;DCNN-LSTM 摘要: 桥区水域船舶违章行为的精准检测对于预控船桥碰撞至关重要.为保障船舶航行安全,提出了一种面向桥区水域的船舶违章行为检测模型.通过实时采集长江武汉段连续桥区船舶自动识别系统(AIS)数据及预处理工作,采用卷积神经网络(CNN)提取船舶行为信息,与长短时记忆神经网络(LSTM)...
本发明公开了基于DCNNLSTMAEAM的短期电力负荷和碳排放量预测方法及系统,包括以下步骤:采集城市电力负荷数据,并对其进行预处理;构建基于自注意力机制及DCNNLSTMAE的短期电力负荷预测模型;训练模型并对城市用户的短期电力负荷进行预测;构建阶梯式碳排放量预测模型,并基于短期电力负荷预测结果输出不同区间下的电力负荷对应的...
通过节能降耗实现行业可持续发展成为当前5G网络发展的新研究方向。以小区物理资源块（physical resource block，PRB）利用率为负荷评估指标，对小区指标进行深度特征提取，提出了一套深度卷积神经网络和长短期记忆（DCNN-LSTM）深度学习算法模型实现PRB利用率未来值预测，进一步结合小区瞬时任务中大小包比例，对各种基站设定...
本发明公开了基于DCNN‑LSTM‑AE‑AM的短期电力负荷和碳排放量预测方法及系统,包括以下步骤:采集城市电力负荷数据,并对其进行预处理;构建基于自注意力机制及DCNN‑LSTM‑AE的短期电力负荷预测模型;训练模型并对城市用户的短期电力负荷进行预测;构建阶梯式碳排放量预测模型,并基于短期电力负荷预测结果输出不同区间...
基于DCNN-LSTM模型的船舶违章行为检测 认领 Ship Violation Behavior Detection Based on DCNN-LSTM Model 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 桥区水域船舶违章行为的精准检测对于预控船桥碰撞至关重要.为保障船舶航行安全,提出了一种面向桥区水域的船舶违章行为检测模型.通过实时采集长江武汉段连续桥区船舶自动识别...
(1D-DCNN)的车轴疲劳裂纹智能识别方法.该方法具有"端到端"的特点,可以直接对裂纹信号进行识别,解决了传统诊断方法中存在的人工特征提取,过度依赖专家经验等问题.同时,无需进行时频变换,模态分解等操作,既简化了实验流程,又保证了数据特征的完整性.除了引入多种评估指标对所搭建的1D-DCNN模型进行评估之外,又分别进行...
Researcher at Silesian University of Technology Reports Research in Mathematics (Efficient DCNN-LSTM Model for Fault Diagnosis of Raw Vibration Signals: Applications to Variable Speed Rotating Machines and Diverse Fault Depths Datasets) 来自 掌桥科研 喜欢 0 阅读量: 7 摘要: By a News Reporter-Staff...
支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、Capsule等文本分类算法; 支持CRF、Bi-LSTM-CRF、CNN-LSTM、DGCNN、Bi-LSTM-LAN、Lattice-LSTM-Batch、MRC等...
支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、Capsule等文本分类算法; 支持CRF、Bi-LSTM-CRF、CNN-LSTM、DGCNN、Bi-LSTM-LAN、Lattice-LSTM-Batch、MRC等...
改进型LSTM算法5G系统设计伴随着5G网络的大规模快速建设,运营商乃至整体通信行业的能耗压力在同步凸显.通过节能降耗实现行业可持续发展成为当前5G网络发展的新研究方向.以小区物理资源块(physical resource block,PRB)利用率为负荷评估指标,对小区指标进行深度特征提取,提出了一套深度卷积神经网络和长短期记忆(DCNN-LSTM)...