长短时记忆(LSTM)是一种常用的神经网络模型,被广泛应用于时间序列数据预测任务中。然而,传统的LSTM模型在处理长期依赖关系时存在一定的局限性。为了克服这些局限性,本文提出了一种基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-LSTM模型,以提高时间序列数据预测的准确性和稳定性。 首先,让我们回顾一下传统的LSTM模型。LSTM模型...
长短时记忆(LSTM)是一种常用的神经网络模型,被广泛应用于时间序列数据预测任务中。然而,传统的LSTM模型在处理长期依赖关系时存在一定的局限性。为了克服这些局限性,本文提出了一种基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-LSTM模型,以提高时间序列数据预测的准确性和稳定性。 首先,让我们回顾一下传统的LSTM模型。LSTM模型...
选取改进INFO-Bi-LSTM模型和多种预测模型对炉内外联合脱硫过程中4种典型工况下的SO_(2)排放质量浓度进行预测,将预测结果进行验证对比。结果表明:改进INFO算法的寻优能力得到提升,并且改进INFO-Bi-LSTM模型精度更高,更加适用于SO_(2)排放质量浓度的预测,可为变工况下的脱硫控制提供控制理论支撑。 【总页数】9页(P...
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中,需要用深度学习模型来进行序列分类。 时间花费最多的是在数据集的处理上。 这一节主要内...
该研究在小型质谱仪数据处理领域取得了重大突破,提出了一种创新的基于长短期记忆-集合经验模态分解(LSTM-EEMD)的数据处理方法,为提升小型质谱仪在复杂基质样品和恶劣环境下的现场检测性能开辟了新纪元。 微型质谱仪由于体积小、成本低,在现场检测方面具有巨大的应用潜力。然而,其信号的非平稳性和易受干扰的特性一直是...
本文亮点:(1)为准确描述电池的老化机理,从电池充电数据提取6个HFs,分为时间、能量、IC三类特征;(2)为降低同类型特征之间的信息冗余,采用双相关性特征处理方法,筛选出代表性更强的组合HFs;(3)针对传统SOH估计模型依赖大量HFs测试数据的问题,提出一种基于LSTM-XGBoost模型的SOH估计方法来预估电池SOH。
一种基于LSTM的异构系统智能运维方法、系统及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM的异构系统智能运维方法、系统及装置说明:本发明涉及灾备智能运维技术领域,公开了一种基于LSTM的异构系统智能运维方法、系统及装置。该方法采集...专利查询请上爱企查
1.Matlab实现INFO-CNN-LSTM-Multihead-Attention向量加权算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
基于LSTM长短期记忆模型的大模型联系上下文对话方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于LSTM长短期记忆模型的大模型联系上下文对话方法说明:本发明提供一种基于LSTM长短期记忆模型的大模型联系上下文对话方法,属于工智能深度学习领域,本发明包...专利查询请上爱企查
综上所述,基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-LSTM模型是一种有效的时间序列数据预测方法。通过引入向量加权算法,我们可以更好地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系,从而提高预测的准确性和稳定性。我们的实验证明了这一点,并与传统的时间序列数据预测方法进行了对比,进一步验证了我们方法的有效性。在未来的研究中...