本发明采用递归神经网络(RNNs),通过端到端的训练方法,采用连接时间分类(CTC)训练RNNs,这些结合长短期记忆LSTM单元,效果很好.结合多层表达在深度网络中证明有效,使用灵活.从语音特征(输入端)到文字串(输出端)就只有一个神经网络模型(这就叫"端到端"模型),可以直接用WER的某种代理作为目标函数来训练这个神经网络,避免了花费无用功去优化个别的目标函数.夏春秋
针对网络性能在语音识别的问题和传统语音识别系统每一部分的训练目标都与整个系统的训练目标不一致等问题,本发明的目的在于提供一种利用长短期记忆模型递归神经网络的语音识别方法,可以通过训练获取模型参数,之后用于语音和文本数据的识别。 为解决上述问题,本发明提供一种利用长短期记忆模型递归神经网络的语音识别方法,其主...
一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型 发明人: 胡炳谦;周浩;顾一峰;韩俊 申请人: 上海积成能源科技有限公司 申请日期: 2020-02-21 申请公布日期: 2020-05-08 代理机构: 代理人: 地址: 200439 上海市宝山区高逸路80号南楼7楼 摘要: 与常规电源不同,风力发电几乎完全取决于实时的天...
1.一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测短期电力负荷的系统模型其特征在于,包括: 步骤一、数据准备: , 表示用来预测短期电力负荷的输入数据,包括分别为,历史每小时的温度,湿度,风速,日照,当前小时,是否节日和或周末,前24小时的负荷平均值,前一周的负荷平均值, 表示电力负荷,也就是实际值, 表示数据量; 步...
综上所述,随着风力发电在电力系统中的占比不断加大,风力发电预测的重要性将愈来愈突显,预测结果越准确就越能使电力系统运行效率和稳定性极大增加.本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史风力数据进而预测风力发电的系统和方法.本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测风力发电的系统模型可以...
网络布局和运行的合理性,因此,负荷预测在规划中显得尤其重要.然而电力负荷预测问题的解决已经成为电力行业人员面临的重要而艰巨的任务.本发明提出了一种基于历史天气数据和预测数据,和历史电力负荷数据进而预测短期电力负荷的系统和方法.本方法基于一种基于递归神经网络的长短期记忆模型来预测短期电力负荷的系统模型可以极大...