长短期记忆(LSTM)相关论文
建立了一种基于深度学习长短期记忆(LSTM)网络的智能车辆避撞模型.搭载虚拟测试驾驶(VTD)仿真软件的模拟驾驶器;针对跟车行驶、前......
针对传统的轨迹预测方法很难获取轨迹的时空特征、实现高精度和实时预测等问题,提出了一种基于注意力机制的4D轨迹预测模型ARTP(At......
网络流量短期预测由于其波动性大,突发性强,采样随机性高等特点一直是研究人员重点关注的课题之一,其对于网络调度,异常预警等网络......
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多价值链协同发展背景下,制造企业没有充分考虑服务链、营销链等其他价值链对产品需求的影响.为提高制造企业产品需求预测的精度,......
为使预测所得的数据更好的为创新创业服务,提出LSTM神经网络主导下的预测模型,训练与创新创业发展相关的数据.对反应创新创业发展......
动态、准确的管制系统运行态势预测是航空运输系统各相关单位开展协同决策的关键基础.基于航空器间的冲突情况、管制员对航空器的......
为了提高PM2.5浓度预报准确率,基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络构建多变量混合预报模型(hybrid long short-......
期刊
为了更好地分析限价指令簿(LOBs)的趋势,文中提出面向LOBs趋势分析的网络集成模型(NEM-LOB).模型融合2个长短期记忆(LSTM)子模型和......
由于环境影响,发电成本和快速增长的需求,电力系统中可再生能源(RES)的利用一直在迅速增长。因此,由于其在其他自然资源(如煤炭能......
深度神经网络在图像分类、语音识别、视频检测等领域都取得了巨大的成功,这些领域主要采用了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)......
为有效监控和管理新型冠状病毒肺炎(COVID-19)引起的网络舆情,基于自回归移动平均(ARIMA)模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测和分......
针对动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的估算问题,利用长短期记忆(LSTM)循环神经网络建立SOC估算模型,以实验室恒流放电数据......
通过对风速数据进行时间序列分析,建立风速预测模型,实现大风灾害的预警,对提升高铁运营安全保障能力具有重要意义。通过分析某高......
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道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现,为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM(Long Short-Term Me......
提出适用于变电站铅酸电池的寿命预测模型。引入集合经验模态分解法对长短期记忆神经网络模型进行改进,将电池使用寿命的特征量进......
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预测时间序列数据是经济学、商业和金融学中的一个重要主题。ARIMA模型在预测下一个时间序列滞后的精度和准确性方面表现出色。随......
针对空气污染中PM2.5值预测问题,以北京市顺义监测站每小时监测数据为研究对象,提出了融入注意力机制的PM2.5预测模型,该模型有效......
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世界经济的不断发展使得能源的消耗量持续走高,各类环境问题尤其是空气污染问题也随之日益严重。粉尘是大气污染物的主要成分之一,......
针对基于时间序列的交通流预测模型中历史输入数据的时间间隔需预定义的问题，在深度学习理论框架下，构建基于LSTM的高速公路短时交通......
期刊
针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)预测问题,利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)循环神经网络建立电池SOC预......
大风天气容易导致高速列车发生脱轨、翻车等事故,因此对于风速的超短期预测对于高铁安全行驶具有重要的意义。提出一种基于长短期......
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针对水质预测问题,以地表水水质监测因子作为研究对象,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的水质多因子预测模型,同时利用提......
为了对人体足部的运动数据进行采集分析,研制了一种对足底压力及足部加速度和角速度数据进行采集的智能鞋系统。智能鞋除了鞋体本......
基于经典的Convolutional Social LSTM轨迹预测算法,提出一种全新的采用注意力机制的车辆运动轨迹预测算法.引入横向注意力机制对......
针对平面交叉口四方向进口的交通流量具有时空相关性的特点,提出了一种基于长短期记忆LSTM(Long Short-Term Memory)网络的平面交......
期刊
高渗透率分布式光伏接入配电网后,将削减配电网负荷。由于光伏出力与配电网负荷均具有强随机性,且与温度、太阳辐照等相关气象因素......
为了改善交通拥堵问题,许多城市开始部署和发展智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)。短时车流量预测作为ITS的重要基......
