【摘 要】
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针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,智慧环保北京实验室,北京人工智能研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603009,62021003,61890930-5),国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-5),北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201910005023)。
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针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表
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