共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
风速预测是影响风电场效率和稳定性的重要因素.文中基于风速的时空特征,融合变分模态分解(VMD)和混合深度学习框架进行短期风速预测,即VHSTN (VMD-based hybrid spatio-temporal network).其中,混合深度学习框架由卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及自注意力机制(SAM)组成.该算法对原始数据清洗后,采用VMD将多站点风速的时空数据分解为固有模态函数(intrinsic mode functions, IMF)分量,去除风速数据的不稳定性;然后针对各IMF分量,应用底部的CNN抽取空域特征;再用顶层LSTM提取时域特征,之后用SAM通过自适应加权加强对隐藏特征的提取并得到各分量的预测结果;最后合并获得最终预测风速.在数据集WIND上进行实验,并和相关典型算法对比,实验结果表明了该算法的有效性和优越性. 相似文献
3.
4.
由于太阳辐照强度和其他气象因素的不确定性,导致光伏输出功率具有明显的随机性和波动性对电网安全稳定运行有重大隐患。光伏输出功率主要受太阳辐照度的影响,准确的太阳辐照度预测是光伏功率预测的关键步骤。针对高波动的太阳辐照度预测问题,文中提出一种长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的方法预测太阳辐照度,LSTM网络由于其循环的结构和存储单元,可以对太阳辐照度的时间变化进行建模,与以往使用人工特征提取的方法不同,LSTM网络可以针对序列数据提取其隐含信息进行太阳辐照度预测。文中比较研究了不同网络结构对预测结果的影响,还通过与其他预测方法相比,进一步验证了该模型对太阳辐照度预测的有效性。 相似文献
5.
6.
近年来大规模开放在线课程获得了较为广泛的关注。由于学习者学习方式不合理使得学习兴趣下降,学习效果不佳,MOOCs辍学率很高,针对这一问题,从学习者学习活动日志中自动抽取一段时间内连续特征,以学习者行为特征为自变量,建立MOOCs辍学预测模型。在KDD Cup 2015数据集上的实验表明,使用基于卷积神经网络的长短期记忆CNN_LSTM辍学预测模型,能够帮助MOOCs课程教师和设计者追踪课程学习者在不同时间步长的学习状态,从而动态监控不同阶段的辍学行为,模型的预测准确率高,这将为教师改进教学方法提供更合理的指导和建议。 相似文献
7.
8.
现有H型高血压诊断需要检测患者体内的伴有血浆同型半胱氨酸含量,效率低且带有创口。中医学脉诊可以通过分析患者脉搏生理活动,结合临床问诊信息实现H型高血压无创辅助诊断。本文提出了基于混合深度学习的脉诊分类模型,在具有双向长短时记忆(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络中增加卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)结构提取脉诊特征局部相关特征,构建基于CNN-BiLSTM结构的高血压脉诊分类网络。实验采用上海中医药大学附属龙华医院及中西医结合医院的325例临床疑似高血压脉诊病例。实验结果表明本文模型评估参数灵敏度、特异性、正确率、F1-score、接收者操作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线及其下方围成的面积(Area under curve,AUC)值分别为:79.71%、69.56%、77.17%、83.96%、0.850 0,高于经典机器学习方法的诊断精度,对中医临床辅助诊断具有较好的参考价值。 相似文献
9.
基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测 总被引:2,自引:0,他引:2
短期风速对输电线路影响巨大,由于短期风速的随机性和非线性特性,使得短期风速难以精确预测。提出了一种将长短时记忆网络和时间序列分析法相结合的组合预测算法来实现对短期风速的预测。首先,利用时间序列分析法对短期风速进行预测得到预测结果和预测残差,然后利用长短时记忆网络对预测残差进行预测,最后将两种方法得到的预测结果进行线性组合得到最终的预测结果序列。为验证所提出的算法的实际效果,将提出的算法与时间序列分析法、长短时记忆网络以及BP神经网络等进行对比。实验结果表明,组合算法有效提高了短期风速序列预测精度,是一种可行的分析方法。 相似文献
10.
11.
为提高雷达数据处理中航迹关联的智能性,充分利用目标的特征信息,并简化系统处理流程,提出了一种基于深度学习网络模型的端到端航迹关联算法。首先分析了基于神经网络的航迹关联存在样本细节少、处理流程繁杂的问题,然后提出了端到端的深度学习模型。该模型根据航迹关联数据的处理特征,改进了卷积神经网络结构用于特征提取,充分利用了长短期记忆网络对历史信息和将来信息的处理能力,并分析了前后航迹的关联性。在对原始数据进行卡尔曼滤波后,将全部航迹信息特征作为输入,并由基于卷积神经网络特征提取的长短期记忆深度神经网络模型直接输出航迹关联结果。仿真结果表明,提出的模型可以充分学习推演目标的多个特征信息,具有较高的航迹关联准确率,对航迹关联的智能化分析具有一定的参考价值。 相似文献
12.
文章基于深度学习方法,通过结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络,提出了一种针对大数据的商品销售预测模型。文章首先分析了LSTM的结构,其次分析了PSO方法对LSTM的优化方式,提出了PSO-LSTM商品销量预测模型,最后使用Kaggle上的数据集进行训练和测试。将所提出的模型与标准LSTM模型进行比较,结果表明,所提方法的预测精度和稳定性均优于标准LSTM方法。 相似文献
13.
针对现有人员身份识别方法存在灵活性差、特征提取不足的问题,分析人体步态对信道状态信息(CSI)幅值产生的影响,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息的无设备人员身份识别方法.将CSI幅值矩阵的每列子载波作为样本,利用小波变换获取样本中代表人员活动的低频信息.通过并行深度学习模型WiD(Wi-Fi identificatio... 相似文献
14.
15.
16.
在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的轴承RUL预测方法.首先,对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM构建并行的双分支特征学习网络,其中Bi-TCN提取数据的双向长时间序列特征, Bi-LSTM提取数据的时间相关特征;同时,设计一种特征融合注意力机制,该机制分别计算Bi-TCN和Bi-LSTM的输出权重,以实现两种网络输出特征的自适应加权融合;最后,融合特征通过全连接层并输出轴承RUL的预测结果.利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差. 相似文献
17.
精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求.以深度学习算法在网络流量预测领域的进展为线索,阐述了网络流量预测的评价指标和目前公开的网络流量数据集及应用,具体分析了网络流量预测中常用的深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络... 相似文献
18.
为有效解决传统人工标注定位车辆行为存在的检测率低且相应的目标检测算法实用性差的弊端,提出一种基于深度学习的车辆时序动作检测算法,将视频中车辆直行行为设为背景行为,车辆转向、掉头等行为设定为目标行为。利用双流卷积网络对长视频中目标行为进行提取得到初级区域提议,利用双向长短记忆网络对得到的初级提议进行细化裁剪操作,实现对车辆行为类别的检测以及该行为的时间提取。实验结果表明,该算法与其它算法进行比较,在平均精度和时间交并比上均较优。 相似文献
19.
20.
传统网络流量预测模型存在泛化能力弱和预测准确度低等缺点。为解决此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的网络流量预测模型。首先,用距离比较和优化组合策略改进粒子滤波算法(PF)的重采样过程;然后搭建PF-LSTM网络的网络流量预测模型,将改进的PF算法用于模型训练,提高其训练速率,克服传统LSTM网络中收敛于局部最优的缺点;最后将提出的模型用于网络流量预测。实验结果表明,相比传统的LSTM模型,提出的PF-LSTM模型具有较好的预测精度和收敛效率,能够更好地描述网络流量的变化趋势。 相似文献