MC-LSTM network structureGate stretching mechanismRegression predictionLong short-term memory (LSTM) is regarded as one of the most popular methods for regression prediction of time series. In the memory unit of LSTM, since most values of gate structures are usually in the middle state (around ...
1.一种基于mclstm模型的航空发动机寿命预测方法,其特征在于,具体步骤如下:1)数据采集:采集待预测航空发动机多维退化参数,通过稳定趋势分析,选取若干能反映航空发动机退化性能的参数,获得采集数据;2)数据预处理:采用滑动窗口技术对采集数据进行数据分割,获得预处理数据;3)构建模型:构建包含多细胞长短期记忆神经网络mclstm...
To address these issues, we propose a new LSTM structure based on memory cell (MC-LSTM for short) in this paper. First, a new gate stretching mechanism in memory unit is introduced to readjust the distributions of the gates values to push them away from the uncertainty of 0.5. Second, ...
电离层总电子含量(Total Electron Content, TEC)的监测与预报是空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义.TEC值影响因素较多,很难确定精确物理模型来对其进行预测.本文设计了基于注意力机制的LSTM模型(Att-LSTM),采用过去24小时TEC观测数据对未来TEC进行预测.选择北半球东经100°上,每2.5°纬度选择一个...
基于粮堆温度变化分析,该文开展了基于长短时记忆网络(LSTM)算法的玉米籽粒储藏粮温预测研究.结果表明:(1)对比预测值与试验值可知,粮堆第一,二,三,四层测试集的粮温准确率分别为0.62,0.89,0.83,0.79;(2)位于粮堆第二层和第三层的预测结果精度较高,试验仓粮堆底层和顶层温度易受环境温度影响,粮堆热量交换速度...
本发明公开了一种基于双向LSTM的飞机机位分类预测方法,属于人工智能技术领域.本发明方法首先采集航站楼的航班信息,根据航班停靠机位对航班添加标签,按照日期将航班信息划分成不同的序列;再对航班信息进行预处理,将航班信息划分为训练集,验证集和测试集;之后利用航班信息构建双向LSTM网络模型,利用训练集对双向LSTM网络进行...
# -*- coding: UTF-8 -*- # 这份文件的做用是做为一个示例,记录关于 LSTM 函数的各个参数的含义 import tensorflow as tf import numpy as np # 这里创建一个简单的模型演示 LSTM 层的特性 model = tf.keras.models.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LS
基于LSTM的语言学习长期记忆预测模型系统是由清远墨墨教育科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1481666,属于分类,想要查询更多关于基于LSTM的语言学习长期记忆预测模型系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
下面我们就开始搭建 LSTM & BiLSTM,实现 mnist 数据的分类。 一、加载包和定义参数 mnist 的 image 是 28*28 的 shape,我们定义 LSTM 的 input 为 (28,),将 image 一行一行地输入到 LSTM 的 cell 中,这样 time_step 就是 28,表示一个 image 有 28 行,LSTM 的 output 是 30 个。
【509】NLP实战系列(六)—— 通过 LSTM 来做分类 参考:LSTM层 1. 语法 1 keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=...