1. 本研究提出了一种混合模型,即RS-LSTM-Transformer模型,旨在改善降雨径流过程的模拟。2. 该模型基于Transformer模型结构进行改进的基础上,耦合了LSTM层,并结合Randomized Search优化算法进行参数寻优。3. 在预见期1-6h下,与RS-LSTM、RS-Transformer、RS-BP和RS-MLP模型相比,RS-LSTM-Transformer都保持了最佳的表现,...
Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。 创新...
Multi-Channel Multi-Step Spectrum Prediction Using Transformer and Stacked Bi-LSTM 创新点: 提出了一种新的多通道多步频谱预测方法:论文提出了一种新的方法,结合了Transformer和堆叠双向长短期记忆网络(Bi-LSTM),称为TSB(Transformer and Stacked Bi-LSTM)。 结合多头注意力机制和堆叠双向LSTM:TSB模型使用多头注意...
- SwinLSTM层接收嵌入后的图像块或前一层(Patch Merging或Patch Expanding)转换后的隐藏状态,并结合前一时间步的细胞和隐藏状态来提取时空表示。 - 最后,重建层将时空表示解码生成下一帧。 创新点 - SwinLSTM单元:提出了一种新的循环单元,有效结合了Swin Transformer的全局空间建模能力和LSTM的时间序列建模能力。 -...
从名字中就能看到，这是一个新型的Transformer模型，它利用了lstm的递归机制，在长期序列的建模任务中实现了显著改进。在介绍它之前，让我们简要讨论与LSTMS相比，Transformer的优势和缺点。 这将帮助你了解这个新架构的工作原理。Transformer vs LSTM Transformer 最显著的优点总结如下 并行性 LSTM实现了顺序处理:输入(...
从名字中就能看到,这是一个新型的Transformer模型,它利用了lstm的递归机制,在长期序列的建模任务中实现了显著改进。 在介绍它之前,让我们简要讨论与LSTMS相比,Transformer的优势和缺点。这将帮助你了解这个新架构的工作原理。 Transformer vs LSTM Transformer 最显著的优点总结如下 ...
为了充分利用Transformer和LSTM模型在处理时序数据方面的优势，并结合SVM模型的分类能力，本文提出了一种Transformer-LSTM-SVM 组合模型，用于多特征分类预测和故障诊断。该模型架构如下：Transformer层： 首先，将原始时序数据输入到Transformer层进行特征提取。Transformer模型能够通过自注意力机制捕捉数据中的长程依赖关系，有效...
本文立足于探讨一种基于LSTM(RNN)和Transformer模型生成的语言模型的实际应用。实验中,该模型能够选择最有可能的候选单词,从而将英语句子扩展成添加一个新的单词的新句子。 译者|朱先忠 审校| 重楼 简介 GPT等语言模型最近变得非常流行,并被应用于各种文本生成任务,例如在ChatGPT或其他会话人工智能系统中。通常,这些语...
从名字中就能看到,这是一个新型的Transformer模型,它利用了lstm的递归机制,在长期序列的建模任务中实现了显著改进。 在介绍它之前,让我们简要讨论与LSTMS相比,Transformer的优势和缺点。这将帮助你了解这个新架构的工作原理。 Transformer vs LSTM Transformer 最显著的优点总结如下 ...
1.Matlab实现Transformer-LSTM-SVM多变量时间序列预测,Transformer+长短期记忆神经网络结合支持向量机多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...