1.一种基于lstm-sa的突发事件发生时间预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 2.如权利要求1所述的一种基于lstm-sa的突发事件发生时间预测方法,其特征在于,采用长序列依赖的变长序列生成及序列补齐的方法包括如下步骤:以监督学习的方式对单步预测下的突发事件发生时间输入v输出映射关系进行表达,表达式为:输入集输出集其中...
本发明公开了一种风机运维数据驱动的LSTMSA神经网络超短期功率预测方法,包括:获得目标风力发电机的运维数据进行预处理;使用lasso算法和皮尔逊相关系数法进行特征筛选,然后训练FNN模型,获得风机发电功率与筛选数据的函数关系;基于FNN模型,使用链式求导法则求得发电功率的变化率;将发电功率的变化率和历史功率值一起作为训练集...
51CTO博客已为您找到关于KOA-CNN-LSTM-sA的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及KOA-CNN-LSTM-sA问答内容。更多KOA-CNN-LSTM-sA相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
20.本发明的基于数据增强的sa-lstm对停电新闻的文本分类方法,首先通过两种数据增强方式扩充了原有的标注数据量,对提升模型的准确率提供了帮助,然后利用预训练词向量进行词嵌入操作,将词序列转变为词向量以此引入丰富的词信息,接着利用bilstm捕获文本中蕴含的上下文信息,再利用自注意力机制进一步捕获句子中相互依赖的特征...
SA-LSTM This project tries to implementSA-LSTMproposed inDescribing Videos by Exploiting Temporal Structure[1],ICCV 2015. Environment Ubuntu 16.04 CUDA 9.0 cuDNN 7.3.1 Nvidia Geforce GTX Titan Xp 12GB Requirements Java 8 Python 2.7.12 PyTorch 1.0 ...
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基于ＷＮＲ－ＣＬＳＳＡ－ＬＳＴＭ的短期电力负荷预测 纪严杰，樊重俊 （上海理工大学管理学院，上海２０００９３）摘㊀要：准确的短期电力负荷预测（ＳＴＰＬＦ）在智能电网的日常运行中起着重要作用㊂为了更有效地预测短期负荷，本文提出了一种基于小波去噪㊁改进樽海鞘群优化算法（ＳＳＡ）和长短期记忆网络（...
[Foundation.Register("MPSLSTMDescriptor", true)] [ObjCRuntime.Introduced(ObjCRuntime.PlatformName.TvOS, 11, 0, ObjCRuntime.PlatformArchitecture.All, null)] [ObjCRuntime.Introduced(ObjCRuntime.PlatformName.MacOSX, 10, 13, ObjCRuntime.PlatformArchitecture.Arch64, null)] [ObjCRuntime.Introduced...
LSTM的全称是Long Short Term Memory,顾名思义,它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber [1] 提出,由于深度学习在2012年的兴起,LSTM又经过了若干代大牛(Felix Gers, Fred Cummins, Santiago Fernandez, Justin Bayer, Daan Wierstra, Julian Togelius, Faustino Gomez, Ma...