联系我们 English 基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术 李青勇, 何兵, 张显炀, 朱晓宇, 刘刚 Encoder-Decoder Multi-Step Trajectory Prediction Technology Based on LSTM Li Qingyong, He Bing, Zhang Xianyang, Zhu Xiaoyu, Liu Gang 航空兵器 . 2021, (2): 49 -54 . DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048....
在单个RNN层中的每个“单元”是一个LSTM单元:一种由简单单元组成的复杂的体系,以乘法的方式相互作用,允许模型学习如何控制信息流,从而跨长时间尺度保存信息。我们使用了Gers等人的LSTM设计。由于前向和后向RNN都有400个单位,所以RNN的总状态...
https://datascience.stackexchange.com/questions/86615/encoder-decoder-lstm-for-trajectory-prediction
LSTM Seq2Seq RNN Encoder–Decoder 论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 简介 RNN Encoder–Decoder由两个循环神经网络
encoder是一个模式提取的过程, decoder是一个重建的过程.类比人类学习行为可以看做是encoder是提取文章大纲...
Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
为了应对这一挑战,提出一种基于Encoder-Decoder LSTM的船舶轨迹预测方法。首先对船舶AIS轨迹数据进行去噪、分段、插值、停留点检测和归一化等预处理,提取船舶的航行轨迹。然后构建了一种基于Encoder-Decoder LSTM架构的船舶轨迹预测模型,并对模型参数进行初始化。最后使用长江江苏段天生港水域渡轮的真实AIS数据对提出的模型...
电梯曳引系统的可靠性是电梯安全性能评估中的重要部分ꎬ紧急制动滑移量是其重要反映指标ꎬ对滑移量进行时序预测能有利保证电梯安全ꎬ具有重要意义ꎮ采用结合Ｅｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒ的ＬＳＴＭ模型学习电梯紧急制动滑移量的增长过程ꎬ进行多步预测来获得未来区间内滑移预测数据ꎮ通过与ＲＮＮ和ＬＳＴＭ...
基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术 李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的..