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1.
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.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
2.
社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务. 相似文献
3.
为了提高无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)系统的智能避障性能,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的改进算法(Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,I-TD3)。该算法通过设置两个经验缓存池分离成功飞行经验和失败飞行经验,并根据两个经验缓存池的不同使用目的分别结合优先经验回放(Prioritized Experience Replay)方法和经验回放(Experience Replay)方法,提高有效经验的采样效率,缓解因无效经验过高导致的训练效率低问题。改进奖励函数,解决因奖励设置不合理导致的训练效果差问题。在AirSim平台上实现仿真实验,结果表明在四旋翼无人机的避障问题上,I-TD3算法的避障效果优于TD3算法和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法。 相似文献
4.
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算法将强化学习与生成对抗网络相结合,将GAN(Generative Adversarial Nets)中的生成器以及判别器分别构建为强化学习中Agent(生成器)以及奖赏函数.在训练过程中,将当前的真实能耗序列作为Agent的输入状态,构建一组固定长度的生成序列,结合判别器及蒙特卡洛搜索方法进一步构建当前序列的奖赏函数,并以此作为真实样本序列后续第一个能耗值的奖赏.在此基础之上,构建关于奖赏的目标函数,并求解最优参数.最后使用所提算法对唐宁街综合大楼公开的建筑能耗数据进行预测试验,实验结果表明,所提算法比多层感知机、门控循环神经网络和卷积神经网络具有更高的预测精度. 相似文献
5.
针对传统雷达差分干涉测量技术(DInSAR)无法利用相位信息识别矿区大量级沉降区域地表活动信息的问题,本文采用时序振幅分析方法,对16景Sentinel-1A的振幅数据进行多时相处理,提取了2017年5月13日至2018年2月25日开采沉陷区地表后向散射系数。通过建立研究区后向散射系数分析模型,分析了开采活动过程中地表后向散射系数时序变化特征,发现地表后向散射系数由工作面外边缘至工作面中心逐渐增大,在工作面中心区域变化剧烈;通过对比分析工作面走向和倾向地表特征观测点的沉降速率与后向散射系数的关系,发现两者在开采沉陷过程中平均相关系数r大于0.8,具有较强的相关性。实验结果表明,利用沉陷区地表后向散射系数能较好地分析地表动态沉降速率规律,是识别大量级沉降区域地表活动剧烈程度的指标,为矿区地表变形提供了新的分析手段,具有良好的应用前景。 相似文献
6.
针对深度确定性策略梯度算法(DDPG)收敛速度比较慢,训练不稳定,方差过大,样本应用效率低的问题,提出了一种基于随机方差减小梯度方法的深度确定性策略梯度算法(SVR-DDPG)。该算法通过利用随机方差减小梯度技术(SVRG)提出一种新的创新优化策略,将之运用到DDPG算法之中,在DDPG算法的参数更新过程中,加入了随机方差减小梯度技术,利用该方法的更新方式,使得估计的梯度方差有一个不断减小的上界,令方差不断缩小,从而在小的随机训练子集的基础上找到更加精确的梯度方向,以此来解决了由近似梯度估计误差引发的问题,加快了算法的收敛速度。将SVR-DDPG算法以及DDPG算法应用于Pendulum和Mountain Car问题,实验结果表明,SVR-DDPG算法具有比原算法更快的收敛速度,更好的稳定性,以此证明了算法的有效性。 相似文献
7.
针对传统逆强化学习算法在缺少足够专家演示样本以及状态转移概率未知的情况下,求解奖赏函数速度慢、精度低甚至无法求解的问题,提出一种基于相对熵的元逆强化学习方法.利用元学习方法,结合与目标任务同分布的一组元训练集,构建目标任务学习先验,在无模型强化学习问题中,采用相对熵概率模型对奖赏函数进行建模,并结合所构建的先验,实现利用目标任务少量样本快速求解目标任务奖赏函数的目的.将所提算法与REIRL算法应用于经典的Gridworld和Obj ect World问题,实验表明,在目标任务缺少足够数目的专家演示样本和状态转移概率信息的情况下,所提算法仍能较好地求解奖赏函数. 相似文献
8.
9.
10.
电动载运工具锂离子电池低温极速加热方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
动力电池环境适应性,尤其是低温性能受限严重制约新能源汽车在高寒地区的安全、耐久、高效和长里程运行.为解决动力电池低温预热难题,提出一种基于短时大电流自放电的电触发极速自加热方法,以18650类锂离子动力电池为研究对象,分析加热过程中的动力电池产热及温升特性,进而设计基于动力电池温度预测的极速加热控制策略;结合COMSOL仿真系统模拟动力电池加热效果,进而开发带有极速加热样机的测试平台,测试结果表明,该方法可以实现快达0.65℃/s的瞬时加热速率,在87 s内将动力电池从环境温度-20℃加热到20℃,目标温度的控制误差仅0.4%,且该加热方法对动力电池寿命的影响很小,对动力电池模组加热时温升标准差小于2.7℃.最后对该加热方法的应用前景、所需进一步解决的科学问题及研究路线进行探讨. 相似文献