因此,将LLM对空间特征的理解能力与使用历史数据进行预测的Conv-LSTM的预测结合起来,将有助于模型提供整体全面的股票预测,并在现实世界场景中表现良好。 VI. 模型的工作方式 层次LSTM-LLM架构的第一层包括将历史数据输入conv-LSTM以生成基于历史模式的朴素预测。数据被分割成基于测试的最优长度序列。 A. 数据预处理:...
LSTM 是一种常见的用于人体行为识别的深度学习算法,是一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory)的深度神经网络。该网络是以循环神经网络(RNN)为基本网络结构,但其基本结构较为复杂,计算的复杂度也较高,…
平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM
ConvLSTM模型是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，用于处理序列数据中的空间信息和时间信息。以下是ConvLSTM模型原理的详细介绍。一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过卷积操作对输入图像进行特征提取，提取出图像中的局部特征。卷积...
Pedestrian trajectory prediction is a challenging problem in the crowded and chaotic scenarios. Currently, the prediction error is still high because the input of Long Short-Term Memory (LSTM) network is a 1D vector, which cannot represent the spatial information of pedestrians. To tackle this, ...
ConvLSTM模型pytorch conv lstm 1 背景 用于降水预测 2 核心思想 2.1 卷积替代hadamard乘积 普通的LSTM是这样的 其中的 o 表示hadamard乘积,其实就是矩阵相乘,相当于全连接神经网络(一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘),全连接网络参数量巨大,不能有效提取空间信息,把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中...
Conv-LSTM的训练步骤如下: 5 实验 (1)数据集 文章以重庆地铁网为例对模型进行了验证。在重庆地铁系统中,乘客需要在每个地铁站的自动售检票系统上输入智能卡信息。AFC系统记录每个乘客的出入口信息(例如,交易时间和车站ID)。卡数据示例如表1所示。文章选取了重庆地铁2018年9月和10月40个工作日的运营数据。首先,计...
CONV-LSTM网络输入与输出格式分别为XYshape，其中参数分别表示批次大小、时间戳、图像宽度、高度与通道数。网络结构配图展示了具体的实现方式与激活函数选择，伪代码示例展示了训练流程，包括epoch、batch_size、优化器与损失函数的配置。训练过程中的损失函数随epoch迭代逐渐减小，提示模型学习能力增强。然而，应...
山西省智慧交通实验室申请一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通预测方法专利，有效减少交通预测中的误差 金融界2025年3月29日消息，国家知识产权局信息显示，山西省智慧交通实验室有限公司申请一项名为“一种基于多图门控卷积与Conv‑LSTM的交通预测方法”的专利，公开号CN 119694114 A，申请日期为2024年12月。专利...
conv-LSTM产生背景:conv-lstm的诞生,与一 个降水预测的问题有关——“给定前几个小时的降水分布图,预测接下来几个小时的降水分布情况” 我們的任務是希望可以透過以往的前 J 張圖片,可以產生後面 K 張的圖片。…