总的来说,贝叶斯优化LSTM时间序列预测模型适用于单列的时间序列数据,可以快速替换现有数据并进行模型训练和预测。此外,该程序语言适合MATLAB等多种环境,具有一定的通用性和实用性。
二、LSTM神经网络模型设计 主程序文件介绍 我们关注的是名为MainLSTMNM.m的主程序文件。该文件详细描述了LSTM神经网络的结构和参数设置。LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),特别适合处理序列数据。在LSTM中,每个时间步的隐藏层状态不仅反映了当前时刻的数据,还与之前的历史数据有关。这使得LSTM能够处理具有时间依赖性...
The primary objective of the trigger module is to distinguish abnormal vehicle behavior based on time to collision (TTC) indicators, and the control module combines the model predictive control (MPC) and bidirectional long short‐term memory (Bi‐LSTM) to achieve accurate trajectory prediction of ...
针对结构变形预测模型存在的问题,本文提出了一种基于正交参数优化的长短时记忆网络(LSTM)结构变形预测模型.该模型通过LSTM网络结构获得时间序列的长期记忆,充分挖掘变形数据的内部时间特征;并通过正交试验对LSTM模型的参数进行优化;最后通过实测数据对模型进行验证,实验结果表明,模型预测值与实际监测值吻合较好.通过与WNN、...
基于CUSUM-Bi-LSTM的边缘侧在线非侵入式负荷识别方法 一种基于CUSUMBiLSTM的边缘侧非侵入式负荷识别方法,采集数据是获取用户总线处有功功率和无功功率数据;事件探测是对功率数据使用复合动态滑窗的双边CUSUM算法进行事件... 潘国兵,赵继凯,钱浚杰,... 被引量: 0发表: 2022年 基于ARM的家用电器运行状态非侵入式检测...
在深度学习领域,长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)被广泛应用于处理时序数据,尤其是解决传统循环神经网络(RNN)中梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的独特结构使其能够有效地捕捉和利用序列中的长期依赖关系,从而在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等任务中取得了显著的成绩。本文将深入介绍LSTM的原理、...
1.使用牛津锂离子电池老化数据集来完成,并提供该数据集的处理代码,该代码可将原始数据集重新制表,处理完的数据非常好用。 2.提取电池的恒流充电时间,等压升充电时间,极化内阻等变量作为健康特征。 3.使用LSTM来建立电池的SOH估计模型,以特征为输入,以SOH为输出。 4.可帮助将该代码修改为门控循环单元GRU建模 ...
计及相似日的LSTM光伏出力预测模型研究 为了提高光伏电站输出功率的预测精度,该文构建基于灰色关联度分析法(GRA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏发电组合预测模型.在运用GRA方法确定影响光伏出力的主要气... 王涛,王旭,许野,... - 《太阳能学报》 被引量: 0发表: 2023年 基于相似日选取和PCA-LSTM的光伏出力...
106-SS-1578,32 MB,1000 mAh Battery. Color Emerald Green Browse Type Feature Phones SIM Type Single Sim Hybrid Sim Slot No Touchscreen No OTG Compatible No Quick Charging No Display Features Display Size 17.02 cm (6.7 inch) Resolution 160 x ...
针对Siamese-LSTM模型对相似文本特征提取能力差的问题,提出了一种改进Siamese-LSTM的文本相似模型,该方法引入注意力机制,对相似词分配更大的权重,增强了对文本中相似词的识别能力,同时又引入目前先进的预训练模型BERT,提高相似文本上下文中不同词的交互能力,加强词与词之间的关联度,从而实现对相似与不相似文本的识别.实...