基本介绍 1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM分位数回归卷积长短期记忆神经网络的时间序列区间预测模型; 2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出,含不同置信区间图、概率密度图; 3.data为数据集,…
QOWOA-LSTM优化得到的最优参数为: QOWOA-LSTM优化得到的隐藏单元数目为:42 QOWOA-LSTM优化得到的最大训练周期为:88 QOWOA-LSTM优化得到的InitialLearnRate为:0.0050054 QOWOA-LSTM优化得到的L2Regularization为:0.00058159 QOWOA-LSTM训练集根均方差(RMSE):0.012849 QOWOA-LSTM训练集平均绝对误差(MAE):0.0095498...
“一种采用深度Q神经网络调参的LSTM风电负荷预测方法”专利由赵坤、 张挺共同发明。本发明涉及一种采用深度Q神经网络调参的LSTM风电负荷预测方法,该方法包括以下步骤:1)采集电力系统环境的原始数据,选取训练集及预测集;2)采用LSTM作为预测模型,利用DQN调节预测模型中的
技术成熟度(Technology Readiness Level,TRL)是国际上广泛使用的对重大科技攻关和工程项目的技术研发进展进行量化评价的方法,它表明了一个技术相对于系统或者整个项目而言所处的发展状态,技术成熟度评估是确定装备研制关键技术的成熟程度进行量化评价的...
机场起降量短时预测方法是根据空中交通流量管理需求,对机场未来24小时时间跨度内起降情况情况进行预测。首先,构建了基于季节性差分自回归移动平均(SARIMA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的机场起降量预测模型;然后,根据误差倒数法确定组合预测权重以期得到...
比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影、句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型。 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格。
目的:确定新生儿坏死性小肠结肠炎(Neonatal necrotizing enterocolitis,NEC)手术干预的最佳时机具有挑战性.因此,本研究开发了一种基于长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)的深度学习预测模型,并使用焦点损失函数(Focal loss,FL)解决数据集不平衡问题,以早期识别需要手术的NEC婴儿并提前预警手术. 方法:从...
LSTM预测模型,并利用该模型实现了测井曲线的预测.结果表明:在LSTM神经网络中引入Att机制增强了不同时深下的测井特征关联性,优化了不同时间段的测井特征权重分配问题.将Att-LSTM模型和LSTM模型实际预测结果进行对比,Att-LSTM模型预测的测井曲线误差有所下降,精度较传统LSTM模型提高约8%,证实了在LSTM模型中引入Att机制的...
基于上述分析,将注意力机制引入预测模型,对不同阶段的前期降雨量因子进行注意力分布学习,自动发掘不同阶段降雨因子与周期项相关性,并解决一般LSTM预测时隐藏层共享参数导致的序列细节被忽略问题,提高滑坡位移预测模型的稳健性。 将滑坡数据的10、15、30、45、6...
摘要:针对常规InSAR技术在矿区沉降监测中点密度较低且分布不均匀的问题,本文利用2020年8月至2023年8月的36景Sentinel-1A影像数据,采用DS-InSAR技术获取了安徽省滁州市琅琊山矿区的地表形变信息;利用LSTM神经网络模型对该矿区地面沉降严重区域...