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电池健康状态(state of health,SOH)的准确估算是保证电动汽车高效安全运行的关键。从电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectr......
水泥烟囱氮氧化物(NOX)含量是衡量水泥厂污染气体排放是否符合标准的一项重要指标。目前,水泥厂主要采用氨水还原剂的SNCR脱硝技术降......
海浪高度是一个重要的海洋环境参数,能显著反映海洋平面的高度情况。它不仅是海洋工程中测量的主要指标之一,也是评价海浪灾害情况......
针对滚动轴承故障诊断过程中特征提取复杂、难以捕获时间序列数据之间的长期依赖问题,提出了双通道特征融合的CNN-LSTM故障诊断模型......
测井曲线作为联结地震与地质的纽带,在测井资料解释和反演过程中发挥着极其重要的作用。但在实际测井过程中,时常会因井筒条件不理......
为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于......
锂电池在使用过程中随着充放电次数的累积,老化程度递增,会使其性能及容量呈现衰退趋势。因此掌握电池老化规律,对锂电池健康状态(SOH)......
为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将......
光伏功率预测对电网调度具有重要意义。针对光伏功率数据具有较强波动性和不稳定性的特点,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble......
近地面高浓度臭氧(O3)对城市环境空气质量、植物生长和人体健康等均有较大影响.因此,精准预报臭氧浓度对城市环境管理部门臭氧污染防......
我国污水防治已从单纯改善水环境质量转变为水质改善、水资源保护、水生态保护与节能减排的有机结合,提高污水处理厂关键指标监测......
针对当前LSTM模型在对金融时间序列数据预测时普遍存在的滞后性问题,提出一种基于LSTM模型的金融数据跨尺度预测方法。通过在训练模......
工业生产中,基于监控与数据采集系统获取的大量数据中包含丰富的工业过程历史信息,这些信息能够反映工业过程具体运行情况和出现的......
水质指标浓度序列的随机性、非线性、不平稳性极大地影响水质预测的准确性,为此,提出一种基于EEMD-LSTM-SVR的水质组合预测方法。首......
利用甘肃省某风电场2017—2020年测风数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)模型,通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度,设......
基于黄渤海域站点风速观测资料以及TIGGE资料,选取欧洲数值预报中心(EC)、中国(CMA)、美国(NCEP)、加拿大(ECCC)4家集合预报产品,在综合评估......
为了更精准预测陕西省碳排放量,提出基于二次分解的BAS-LSTM预测模型。二次分解的BAS-LSTM预测模型的均方根误差、平均绝对误差、平......
为了解决无人船实时避障的问题,提出一种激光雷达和双目摄像头信息融合的目标感知方法。首先采用随机采样一致性算法将在点云库(PCL)......
作为国家经济的重要组成,股票市场的地位越来越突出、重要性越来越高,因此对其进行科学准确的预测是十分必要的。股票时间序列数据......
由于股指序列的预测难度大,为了改善预测精度,我们提出了一种基于复合降噪分解、优化预测和集成的综合研究方法来分析预测股票指数。......
电动汽车快充充电桩在高功率工作下功率器件容易超温造成安全隐患,而现有的冷却策略采用基于规则控制的强制风冷方式,散热风扇转速大......
近年来,随着经济社会的发展,人类社会对于清洁能源的需求越发迫切,海上风电迎来了大发展。但是海上风电机组所处环境远离陆地且环......
电力线载波通信(PLC)采用基于帧突发传输模式,由于收发信机之间载波频偏、信道存在各种噪声以及时变特性,加之系统没有专用参考信号,传......
改革开放以来中国经济稳步增长为中国金融市场的进一步发展提供了保障,而股票市场的发展与金融市场紧密相关,这就意味着股票波动与......
股票从诞生之日起,就天然具有高风险高收益率的特征,因为其较高的收益率而受到了很多投资者的追捧。为了追求高收益,投资者及相关......
消除客流数据随机噪声和确定神经网络超参数是城市轨道交通短时客流预测组合模型需要解决的关键问题。基于弱化客流数据噪声的自适......
对大坝变形进行合理分析和准确预测是确保大坝安全运行的重要手段.大坝变形监测数据具有趋势性、周期性、随机性和非线性等特性,现......
文章提出了一种基于在线文本情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型。首先,用Python爬取客流量历史数据和旅游网站的评论并对其进......
由于环境污染加重、能源逐渐枯竭,太阳能引起了人们广泛关注。随着光伏普及率的不断提高,光伏发电功率预测在保证电网稳定、实现机......
作为电力系统设计规划、运行调度的重要一环,电力负荷预测受到强随机性、低精度的困扰,同时先进预测算法的落地实施关联数据管理系统......
为了更准确客观地对球员进行评估,文章提出一种基于篮球运动员的第一人称视频评价篮球运动员成绩的方法。通过利用第一人称摄像机获......
行为金融学理论指出,由社交媒体文本数据所折射出的投资者情绪在一定程度上影响着股票市场的波动。为了利用投资者情绪对股票市场做......
神经认知注意功能涉及多个脑区的协作,协作中的缺陷会导致注意缺陷多动障碍(Attention-deficit/hyperactivity disorder,ADHD),这是......
为有效降低使用CFD方法的设计成本和周期,降阶模型得到广泛关注。对于复杂的可压缩流动,使用本征正交分解(POD)等线性方法进行流场降维......
交流接触器是一种用于低电压等级的控制电器,其主要功能是对交流回路和电流等级大的控制回路的通断进行控制。交流接触器因为其可......
近年来,全球环境污染、能源短缺等问题日益严峻,世界各国正加大对新能源开发利用的研究力度。微电网系统凭借可再生能源利用率高与......
为实现人类社会可持续发展,可再生能源的开发利用越来越受到关注。以风能、太阳能为主的新能源发电应用越来越广泛,传统电力系统正......
目前,随着我国电力系统的飞速发展和售电侧市场化改革的进一步推进,现行的电力零售市场定价方法不能及时反应市场供需状况和电力应......
提出了一种基于长短期记忆神经网络的智慧路灯控制方法,实现了能够根据路面能见度情况进行自适应调光的智慧路灯。选择PM2.5、PM10......
为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)和......
为有效利用从配电网采集的海量数据以及改善空间负荷预测效果,提出一种基于3σ准则、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短......
针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LS......