变形预测混凝土坝为提高混凝土坝变形监测数据的预测精度,构建了一种基于集成经验模态分解(EEMD)与样本熵重构(SE)的长短期记忆网络(LSTM)预测模型.模型利用EEMD对原始数据序列进行分解,并计算每个分量序列的样本熵,以原始序列样本熵作为基准进行重构,再对重构后的各序列建立LSTM模型进行预测,最后把各预测值叠加以得到最终...
SE-LSTM是一种结合了收益率序列的波动率预测模型,可以充分利用股票价格的信息,提高预测的准确性。 3. 实证结果分析 本文通过对中证500指数的日内波动率进行预测分析,得到了以下实证结果。 3.1 描述性统计分析 通过对中证500指数的日内波动率进行描述性统计分析,可以发现其具有一定的波动性和周期性。 3.2 时间序列...
在医学影像描述任务中,SE-ResNet 可以用于提取图像的特征表示,从而为后续的描述生成提供基础。 2. E-LSTM: E-LSTM 是一种扩展长短期记忆网络,它结合了 LSTM 和门控循环单元(GRU)的优点,可以处理长短时序数据。在医学影像描述任务中,E-LSTM 可以用于对图像进行序列建模,从而生成更为准确的描述。 具体代码实现可以...
2023年美赛C题第一问LSTM预测模型代码讲解和效果展示(含对第二问的编程指导讲解) 29:04 2023年美赛(MCM)的C题第一问的代码详细讲解和展示 34:58 2023美赛C题完整思路讲解和手把手教你Matalab编程数据预处理等 23:48 全网最新的2023年美赛C题思路详细讲解 ...
these three components are input into the LSTM neural network,respectively.Combined with the predicted values of the three components,the overall power prediction results are obtained.The simulation shows that ICEEMDAN-SE-LSTM achieves higher prediction accuracy ranging from 1.57%to 9.46%than other ...
先对挤压后得到的1×1×C的向量基础上先进行一次FC层转换,然后用ReLU激活函数层,然后在FC层转换,接着采用sigmoid激活函数层,该层就是为了模仿LSTM中门的概念,通过这个来控制信息的流通量: 其中,δ是ReLU函数,W1∈RCr×C,W2∈RC×Cr,为了限制模型的复杂程度并且增加泛化性,就通过两层FC层围绕一个非线性映射来...
手把手带你添加SE和C2f模块-5, 视频播放量 1461、弹幕量 0、点赞数 33、投硬币枚数 13、收藏人数 139、转发人数 6, 视频作者 猜一猜zzg, 作者简介 分享也是一种成长,相关视频:YOLOv5-build_targets函数代码讲解,利用LSTM进行时序预测(一个让你少走弯路的视频),手把手带
三者的复杂度:LSTM>GRU>RNN。本文的SegRNN是基于GRU来做的,但并不限定。从性能上,LSTM=GRU>RNN。但事实上,我对LSTM结构的有效性存疑,因为过多的门控会引入了大量的权重参数。在相同IO的情况下,LSTM的非线性能力自然要比RNN更强,但也带来了更大的过拟合风险。 图4 常见的RNN模型 SegRNN模型 图5 SegRNN ...
任务是预测未来500步之后的相对位置以及速度。将其定义为回归问题,避免单独预测多个时间步长。将等变注意力与例如LSTM结合等是一个有趣的研究方向。这里的目标验证与其他相关模型的核心贡献。这个任务与其他两个不同,因为它不是不变的而是等变的,当输入平移或者旋转时,对应的结果也会相应改变。
一、空间注意力机制模块 1. Spatial Transformer Networks【CVPR2016】论文地址:Spatial Transformer ...