使用长短期记忆网络预测NBA比赛胜负

深度学习与机器学习的方法已广泛应用于NBA(美国篮球职篮联赛)的比赛胜负的预测中,然而过去的方法未对过去几场比赛的数据进行建模,忽略了比赛双方近期状态的有效表示.为了解决这个问题,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络的方法对NBA常规赛的比赛胜负进行预测.该方法分别以比赛中的两支球队过去几场比赛的数据作为LSTM的输入,以该场比赛结果作为输出,训练能够预测比赛胜负的模型.本质上是使用球队在该赛季的历史数据的平均值作为该球队的实力,以近几场比赛的数据序列作为该球队状态的体现.在实验中比较了其他几种预测NBA比赛胜负的方法(支持向量机、卷积神经网络、逻辑回归模型等方法),数据来自2014—2019年间的5个赛季的NBA常规赛数据.结果表明,模型的预测准确率达到(69.09％),高于其他几种模型.     

基于卷积长短期记忆网络的群体设备预警

为实现多种设备智能预警,提出了一种基于空时多维工况数据特征的卷积长短期记忆网络算法。首先,针对长周期数据增强滑动窗口采样,并分析其特征属性,从而预先降维;然后,针对群体设备预警的逻辑建立损失评价指标,并对数据标签进行平滑处理;最后,搭建合适结构的卷积长短期记忆网络的预警模型,并采用梯度下降以训练模型参数。基于实际工况的实验评估环节,将所提算法与多种常用算法的预测指标对比,结果表明所提算法具有更高的准确度。     

基于长短期记忆网络的社区演化预测

现实生活中的网络通常是动态的,网络结构随着时间的推移而改变,检测社区演化可以深入了解网络的基本行为。针对动态社区演化预测问题,提出一种结合演化树和长短期记忆网络的社区演化预测方法,从动态网络中提取社区的多元特征,并使用长短期记忆网络对特征进行学习分类,最终预测社区下一时间段的变化情况。在两个真实数据集上进行了实验,实验结果证明该方法可以有效地预测社区演化行为,与其他方法相比具有较好的准确性。     

基于长短期记忆的车辆行为动态识别网络

高级辅助驾驶装置采用机器视觉技术实时处理摄录的行车前方车辆视频，动态识别并预估其姿态和行为。针对该类识别算法精度低、延迟大的问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）的车辆行为动态识别深度学习算法。首先，提取车辆行为视频中的关键帧；其次，引入双卷积网络并行对关键帧的特征信息进行分析，再利用LSTM网络对提取出的特性信息进行序列建模；最后，通过输出的预测得分判断出车辆行为类别。实验结果表明，所提算法识别准确率可达95.6%，对于单个视频的识别时间只要1.72 s；基于自建数据集，改进的双卷积算法相比普通卷积网络在准确率上提高8.02%，与传统车辆行为识别算法相比准确率提高6.36%。     

基于改进的双向长短期记忆网络的视频摘要生成模型

针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题,提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)网络的视频摘要生成模型.首先,通过卷积神经网络(CNN)提取视频帧的深度特征,而且为了使生成的视频摘要更具多样性,采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任...     

基于一维卷积神经网络与长短期记忆网络结合的电池荷电状态预测方法

针对电池荷电状态(SOC)预测的精确度与稳定性问题以及深层神经网络的梯度消失问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1D CNN)与长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)结合的电池SOC预测方法——1D CNN-LSTM模型.1D CNN-LSTM模型将电池的电流、电压和电阻映射到目标值SOC.首先,通过一层一维卷积...     

基于长短期记忆网络的高速公路车辆变道轨迹预测模型

高速公路车辆车速、车距、行驶方向等因素都是动态变化的,受外界环境干扰,采集到的目标车辆状态特征数据可能存在噪声,导致车辆变道轨迹预测存在误差,为此提出基于长短期记忆网络的高速公路车辆变道轨迹预测模型,有效预测高速公路车辆变道轨迹,改善车辆行驶条件,保障其安全运行。通过激光雷达、GPS等装置采集目标车辆交通数据,将其合理组合成目标车辆状态观测特征向量,并构建相应的特征向量矩阵,将所构建目标车辆状态观测特征向量矩阵作为1层卷积神经网路输入,提取目标车辆状态观测特征向量潜在特征后,以1层卷积神经网络输出结果为双向长短期记忆网络有效输入,经过无数次模型训练后,输出目标车辆变道轨迹预测结果。实验结果表明:该模型可有效预测高速公路车辆变道轨迹,预测出的轨迹横纵坐标误差极低,能够得到较为理想的高速公路车辆变道轨迹预测结果。     

基于神经网络和自回归模型的网络流量预测

互联网的急速发展在给人类带来了巨大便利的同时,也使网络中的网络流量出现了爆炸性的增长,预测网络流量对于网络的研究、管理和控制都具有很高的现实指导意义.为了降低减少网络流量数据的预测误差,提出一种基于神经网络和自回归模型的网络流量预测模型——卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络+自回归(AR).通过卷积神经...     

基于深度卷积长短期记忆网络的森林火灾烟雾检测模型

针对采样的每帧烟雾特征具有极大的相似性，以及森林火灾烟雾数据集相对较小且单调等问题，为充分利用烟雾的静态与动态信息来达到预防森林火灾的目的，提出一种深度卷积集成式长短期记忆网络（DC-ILSTM）模型。首先，使用在ImageNet数据集上预训练好的VGG-16网络进行基于同构数据的特征迁移，以有效提取出烟雾特征；其次，基于池化层与长短期记忆网络（LSTM）提出一种集成式长短期记忆网络（ILSTM），并利用ILSTM分段融合烟雾特征；最后，搭建一种可训练的深度神经网络模型用于森林火灾烟雾检测。烟雾检测实验中，与深卷积长递归网络（DCLRN）相比，DC-ILSTM在最佳效率下以10帧的优势检测到烟雾，而且在测试准确率上提高了1.23个百分点。实验结果表明，DC-ILSTM在森林火灾烟雾检测中有很好的适用性。     

Driver drowsiness detection using hybrid convolutional neural network and long short-term memory

Multimedia Tools and Applications - Drowsiness and fatigue of the drivers are amongst the significant causes of the car accidents. Every year the number of deaths and fatalities are tremendously...     

采用长短期记忆网络的深度学习方法进行网页正文提取

针对复杂网页上主题信息被过多地与主题无关的广告、导航、版权等噪声信息隐藏的问题,提出一种基于长短期记忆的深度学习正文提取方法(LTE).首先,设计一种根据超文本标记语言(HTML)中标签信息的数据划分策略:通过遍历HTML代码的文档对象模型(DOM)树来根据DOM树结构划分每一个具有文本信息的文本块;然后,通过预训练模型对每一个内容块的从属关系进行表征;最后,这些标签会被输入到用这种格式的数据预先训练好的长短期记忆(LSTM)网络模型进行主要内容正文判别.实验结果证明,模型能够有效拟合已标记的数据集,在训练集中的F1分数能稳定在0.96以上;对于不存在于训练集中的网页格式,对其正文的预测准确度也比两个传统正文抽取工具Readability和Newspaper3k的分别高47.54、19.02个百分点.由实验结果可知,LTE能够有效提取出网页中的正文内容.     

采用长短期记忆网络的深度学习方法进行网页正文提取

针对复杂网页上主题信息被过多地与主题无关的广告、导航、版权等噪声信息隐藏的问题,提出一种基于长短期记忆的深度学习正文提取方法(LTE).首先,设计一种根据超文本标记语言(HTML)中标签信息的数据划分策略:通过遍历HTML代码的文档对象模型(DOM)树来根据DOM树结构划分每一个具有文本信息的文本块;然后,通过预训练模型对每一个内容块的从属关系进行表征;最后,这些标签会被输入到用这种格式的数据预先训练好的长短期记忆(LSTM)网络模型进行主要内容正文判别.实验结果证明,模型能够有效拟合已标记的数据集,在训练集中的F1分数能稳定在0.96以上;对于不存在于训练集中的网页格式,对其正文的预测准确度也比两个传统正文抽取工具Readability和Newspaper3k的分别高47.54、19.02个百分点.由实验结果可知,LTE能够有效提取出网页中的正文内容.     

基于多尺度跳跃深度长短期记忆网络的短期多变量负荷预测

近年来,以循环神经网络（RNN）为主体构建的预测模型在短期电力负荷预测中取得了优越的性能。然而,由于RNN不能有效捕捉存在于短期电力负荷数据的多尺度时序特征,因而难以进一步提升负荷预测精度。为了捕获短期电力负荷数据中的多尺度时序特征,提出了一种基于多尺度跳跃深度长短期记忆（MSD-LSTM）网络的短期电力负荷预测模型。具体来说,以长短期记忆（LSTM）网络为主体构建预测模型能够较好地捕获长短期时序依赖,从而缓解时序过长时重要信息容易丢失的问题。进一步地,采用多层LSTM架构并且对各层设置不同的跳跃连接数,使得MSD-LSTM的每一层能够捕获不同时间尺度的特征。最后,引入全连接层把各层提取到的多尺度时序特征进行融合,再利用该融合特征进行短期电力负荷预测。实验结果表明,与单层LSTM和多层LSTM相比,MSD-LSTM的均方误差总体下降了10%。可见MSD-LSTM能够更好地提取短期负荷数据中的多尺度时序特征,从而提高短期电力负荷预测的精度。     

长短时记忆网络在热力站建模中的应用

针对热力站为多变量、非线性、强耦合、大时滞的复杂时序控制系统,难以建立精确模型的问题,提出基于循环神经网络的长短时记忆算法对热力站控制系统建模,该算法既考虑到时间上的影响因素,又解决了长序列信息丢失的问题。以包头某热力站大量实时工况数据通过tensorflow框架搭建神经网络模型,仿真对比结果表明,长短时记忆网络建模能有效地减小建模误差,进一步提高神经网络在热力站系统建模中的精度。     

基于卷积长短期记忆的残差注意力去雨网络

无人驾驶汽车在雨天环境中行驶,由于车载相机采集的图片包含雨纹噪声,导致无人驾驶系统的目标检测精度降低,关键目标识别困难。为解决这些问题,提出了一种基于卷积长短期记忆的残差注意力去雨网络。首先提出卷积长短期记忆（CLSTM）单元对不同尺度的雨纹分布进行学习,然后使用残差通道注意力机制对雨纹进行提取,最后将雨图与雨纹提取信息相减得到修复后的背景图。为确定最优的网络结构,对各网络模块进行消融实验,然后选择去雨效果最优的结构作为去雨网络。通过对网络参数的不断优化,所提算法在数据集Rain100H、Rain100L、Real200上进行测试,结果显示该算法的峰值信噪比（PSNR）分别达到29.1 dB、33.1 dB、32.4 dB,结构相似性（SSIM）分别达到0.89、0.94和0.93。实验结果表明,通过生成对抗网络（GAN）判别器对雨纹去除效果的额外监督,所提算法取得了明显的雨纹去除效果,增强了无人驾驶系统在复杂降雨条件下的环境感知能力。     

用于关系抽取的注意力图长短时记忆神经网络

关系抽取是信息获取中一项关键技术.句子结构树能够捕获单词之间的长距离依赖关系,已被广泛用于关系抽取任务中.但是,现有方法存在过度依赖句子结构树本身信息而忽略外部信息的不足.本文提出一种新型的图神经网络模型,即注意力图长短时记忆神经网络(attention graph long short term memory neu...     

基于图卷积与长短期记忆网络的动态网络表示学习模型

针对动态网络节点之间链路预测的准确率低和运行时间长的情况,提出了一种以降噪自编码器(dAE)为框架,结合图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)网络的动态网络表示学习模型dynGAELSTM.首先,该模型的前端采用GCN捕获动态图节点的高阶图邻域的特征信息;其次,将提取到的信息输入dAE的编码层以获取低维特征向量,...