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,...
序列信号分解为若干固有模态函数(IMF)分量,然后将各分量与外部环境因素包括温度和实时电价因素做交叉谱分析,依据谱分析的结果对部分显著相关分量建立GM(1,n)模型预测,最后建立采用LSTM模型进行综合预测,并在经验模态分解和变分模态分解方法及LSTM参数设置的对比分析下,通过实证分析验证了该方法较原负荷直接进行LSTM...
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_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = ...
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 ...