QRCNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的深度学习模型,用于时间序列预测。它的核心思想是将CNN用于提取时间序列的局部特征,然后将这些特征输入到LSTM中进行整体建模。在此基础上,QRCNN-LSTM模型还引入了分位数回归(Quantile Regression)的概念,可以用于预测时间序列的不同分位数区间范围...
在电池管理系统中,荷电状态(SOC)作为锂离子电池的关键参数,其估算的准确性对电池管理系统尤为重要.提出了基于卷积神经网络—长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)网络的数据驱动方法,选取电池的电压,电流,温度作为输入,SOC作为输出.通过CNN-LSTM网络提取输入与输出之间的非线性相关性,空间性和时序性对SOC进行准确预测,同时采...
一种预测DNA-蛋白质结合的双向LSTM和CNN模型 本发明提出了一种预测DNA蛋白质结合的双向LSTM和CNN模型,其中包括输入层,BLSTM层,卷积层,最大池化层,全连接层和输出层.输入层使用独热编码将每个输入序列表示为4行二进制矩阵;在BLSTM层中,前一层中的每个LSTM模型将从输入序列中接收DNA上感兴趣的信息,对从... 张...
North China University of Water Resources and Electric Power Researcher\nAdds New Study Findings to Research in Networks (Fast Prediction of Urban Flooding Water Depth Based on CNN-LSTM) 来自 国家科技图书文献中心 喜欢 0 阅读量: 15 摘要: By a News Reporter-Staff News Editor at Network Daily ...
为进一步提升短期风电功率的预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解-样本熵(complementary ensemble empirical mode decomposition-sample entropy,CEEMD-SE)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆-门控循环单元(longshorttermmemory-gatedrecurrentunit,LSTM-GRU)的短期风电功率预测模型.首先,利用...