模型验证表明,GM-LSTM模型具备良好的预测精度和泛化能力.利用GM-LSTM模型,选取2008-2017年的数据进行分析,预测2021-2035年南京市各行政区老年人口数量及密度.结果表明,南京市各行政区未来15年老年人口数量呈现出高基数,高增长的态势,且各行政区之间老年人口密度差异显著,中心城区的老年人口密度较高,成为老年密集区,...
本发明公开了一种基于LSTMGM神经网络模型的风暴潮智能预报方法,步骤依次包括收集处理观测站点历史风暴潮数据资料与收集观测站点的历史风暴潮数据,包括观测站点气象因素数据与台风因素数据;将归一化后的数据按比例随机分为训练集和预测集;将训练集数据输入LSTM神经网络模型中进行迭代训练并用测试集数据对训练结果进行验证,...
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) 2. 定义LSTM模型 定义一个LSTM模型,采用nn.LSTM类,其中LSTM的输入大小为数据的特征数,输出大小为一维,且同时输出输出序列中的最终状态。 import torch.nn as nn class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_...
摘要: 本文通过CNN提取网络数据连接基本特征,并将卷积运算后输出的高级特征作为LSTM网络的输入参数进行长序列预测,有效地解决LSTM的输入序列特征难题.本文以KDD99训练集进行模型训练和测试,实验证明本文设计CNN-LSTM混合模型有较高的准确率和F1值.关键词:入侵检测 CNN LSTM ...
李良坚目前担任广州百思特咨询有限公司法定代表人,同时担任广州百思特咨询有限公司执行董事,经理,广州宏康建筑材料有限公司监事;二、李良坚投资情况:目前李良坚投资广州百思特咨询有限公司最终收益股份为50%,投资广州宏康建筑材料有限公司最终收益股份为50%;三、李良坚的商业合作伙伴:基于公开数据展示,李良坚与钟向枢、虞飞...
MODELING TEXT GENERATION WITH CONTEXTUAL FEATURE REPRESENTATION AND DIMENSIONALITREDUCTION USING DEEP TRANSFER LEARNING AND BI-LSTM terms based on the sequential relationships in the target text and the knowledge extracted from the source text with the assistance of the Bi-LSTM model... RK Yogeswara...
CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。 1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ? 图片示意:给定一个图片放入全连接神经网络,第一个hidden layer识别这张图片有没有绿色出现?有没有黄色出现?有没有斜的条纹...
LSTM神经网络肺结核目的运用GM(1,1)灰色预测模型和LSTM神经网络模型对全国肺结核发病数进行拟合,对拟合结果进行比较,为肺结核病防控工作提供科学依据.方法利用2008—2018年全国肺结核发病数分别构建GM(1,1)灰色预测模型和LSTM神经网络模型,对建立的模型进行拟合,同时运用得到的模型对2019年全国肺结核发病数进行预测....
针对基于少量样本的长短记忆时(LSTM)神经网络深基坑变形预测精度较低的问题,提出组合的LSTM-GM预测模型,并运用于地铁深基坑变形预测.将LSTM预测结果的波动项,采用灰色模型(GM)对波动项进行循环预测,满足阈值则完成循环.通过3组不同样本数据的实验,结果表明组合模型在少量样本情况下预测精度高于LSTM模型.此外,将该模型与...
GNSS Landslide Cumulative Displacement Prediction,Variational Mode Decomposition,Long Short Term Memory Network,Dynamic GM(1,1)Thetime series analysis and prediction of landslide GNSS monitoring displacement is of great significance to the early warning research of landslide disasters. To improve the ...