一种基于长短期神经网络模型的微电网负荷预测方法.pdf

基于深度神经网络组合模型的配电网短期负荷预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113393339 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110560710.X (22)申请日 2021.05.21 (71)申请人南京理工大学地址

2023-06-19 约1.39万字 13页立即下载

2025【一种基于长短期记忆LSTM的神经网络模型的空气质量预测实证探究10000字】.docx Ⅲ 一种基于长短期记忆LSTM的神经网络模型的空气质量预测实证研究摘要随着城市化和工业化的快速发展，空气污染问题日益突出，空气质量预测尤为重要。目前，一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报。例如，周光强等人使用数值预测方法来分析华东地区的空气质量，但是他们的实验结果表明，这种方法很难预测非常严重的污染。SANKAR等使用多元线性回归预测空气质量，但实验结果表明，线性模型预测的准确性较低且效率较低；PEREZ等用统计方法预测空气质量，实验结果证明统计方法的预测精度较低。Wang等使用的改进方法的BP神经网络为空气质量指数建立了预测模型。实验证明，BP神经网络收敛缓慢，容易陷入局部

2025-03-16 约1.81万字 28页立即下载

基于卷积神经网络和双向长短期记忆的插针定位方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392850 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 20201

2023-06-19 约1.08万字 10页立即下载

基于双向长短期记忆神经网络的斜拉桥主梁动挠度监测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548375 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210167195.3 G06N 3/08 (2006.01)

2023-05-10 约1.73万字 17页立即下载

基于双向长短期神经网络的弹幕情感分析方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114791943 A (43)申请公布日 2022.07.26 (21)申请号 202210313304.8 G06F 40/289 (2020.01)

2023-05-13 约2.24万字 22页立即下载

改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测.docx 改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测 1.内容简述改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测是一种基于深度学习技术的预测方法，旨在利用神经网络模型对瓦斯涌出量进行准确预测。本文首先介绍了双向长短期记忆神经网络的基本原理和结构特点，然后针对现有方法在预测准确性、泛化能力和计算复杂度方面存在的问题进行了分析。在此基础上，提出了一种改进的双向长短期记忆神经网络模型，通过引入注意力机制和残差连接等技术，有效提高了模型的预测性能。通过实际数据集的验证实验，证明了所提方法的有效性和优越性。 1.1研究背景瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产中的重要问题，对于预防瓦斯事故、保障矿工生命安全具有重要意义。传

2024-08-26 约1.02万字 22页立即下载

长短期记忆神经网络在叶绿素a浓度预测中的应用.pptx 长短期记忆神经网络在叶绿素a浓度预测中的应用汇报时间：2024-01-26汇报人：目录引言叶绿素a浓度预测问题描述长短期记忆神经网络模型构建目录实验结果与分析长短期记忆神经网络优化策略探讨总结与展望引言01 叶绿素a浓度是反映水体富营养化的重要指标，对环境保护和水产养殖具有重要意义。传统的叶绿素a浓度预测方法基于物理、化学和生物等过程，难以准确预测复杂环境下的浓度变化。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种适用于序列预测的深度学习方法，能够学习历史数据中的长期依赖关系，为叶绿素a浓度预测提供了新的解决方案。研究背景和意义 123国内外在叶绿素a浓度预测方面已经开展了大量研究，包括基于统计模

2024-06-13 约3.13千字 27页立即下载

改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测.pptx 改进双向长短期记忆神经网络的瓦斯涌出量预测主讲人：目录壹双向长短期记忆网络贰瓦斯涌出量预测叁改进策略肆实验与结果分析伍实际应用案例陆未来研究方向双向长短期记忆网络01 网络结构原理双向LSTM通过门控机制控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，优化记忆单元状态。门控机制01双向LSTM能够同时处理序列数据的正向和反向信息，提高对时间序列数据的预测准确性。序列数据处理02在每个时间步，双向LSTM更新其隐藏状态，捕捉长距离依赖关系，增强模型对复杂模式的识别能力。隐藏状态更新03 双向LSTM的优势双向LSTM适用于复杂的时间序列分析，能够处理长期依赖问题，提升模型对瓦斯涌出模式的理解。通

2025-01-07 约5.86千字 68页立即下载

基于长短期记忆神经网络的矢量跟踪通道状态监测算法.pptx 汇报人：;;01;矢量跟踪通道是卫星导航接收机中的关键部分，其性能直接影响导航定位精度和稳定性。;未来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的矢量跟踪通道状态监测算法将成为研究热点。长短期记忆神经网络作为一种特殊的循环神经网络，具有记忆历史信息和处理序列数据的能力，非常适合用于矢量跟踪通道状态监测。;本文提出了一种基于长短期记忆神经网络的矢量跟踪通道状态监测算法。;02;;;;03;;;;04;;首先，对数据进行预处理和特征提取，然后构建长短期记忆神经网络模型，并使用训练集进行训练。在训练过程中，采用反向传播算法和优化器对模型参数进行更新，以最小化损失函数。;;05;;对比算法;;06;;;感

2024-06-10 约小于1千字 26页立即下载

基于VPSO-Elman神经网络的配电网短期负荷预测研究的开题报告.docx 基于VPSO-Elman神经网络的配电网短期负荷预测研究的开题报告一、研究背景和意义随着能源需求的不断增长，电力系统的安全运行和可靠性成为人们越来越关注的话题。短期负荷预测作为电力系统调度和规划的重要基础工作之一，对于优化发电计划、提高发电效率、降低能源消耗和污染排放，具有重要的意义。为了准确预测短期负荷，不断探索和发现新的预测方法。粒子群优化（PSO）算法是一种自适应启发式优化算法，被广泛应用于最优化问题的求解中。而Elman神经网络是一种反馈神经网络，由于其具有优良的记忆能力和自适应性，已经被广泛应用于短期负荷预测中。因此，基于VPSO-Elman神经网络的短期负荷预测方法具有一定的

2024-01-27 约1.11千字 3页立即下载

基于bp神经网络短期负荷预测论文.doc 本科生毕业设计（论文）题目：姓名：学号：学院：专业：年级：指导教师：（签名）

2017-02-03 约字 32页立即下载

基于神经网络组合模型的短期电力负荷预测研究.pdf 基于神经网络组合模型的短期电力负荷预测研究摘要电力工业不仅关系着整个国家的经济安全，而且影响着人民的日常生活和社会稳定，电力负荷预测对于电力工业的发展有着重要意义。短期电力负荷预测由于时间短，所要求的预测精度和可靠性很高，传统的方法已经不太适用了，急于寻找更加具备精度和可靠性的预测方法，来对未来一段时间的电力负荷值进行预测，因此，本文对神经网络方法进行改进优化，探寻出能够提高负荷预测精度的新方法。本文综合利用卷积神经网络 （Convolution

2024-12-09 约7.95万字 61页立即下载

基于长短期记忆模型循环神经网络的风力发电机故障诊断：原理、应用与优化.docx 基于长短期记忆模型循环神经网络的风力发电机故障诊断：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的时代背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源结构中占据着愈发重要的地位。国际能源署（IEA）的相关报告指出，近年来全球风电装机容量持续攀升，众多国家纷纷制定了宏伟的风电发展目标，旨在提高风电在能源结构中的占比。中国同样在风电领域取得了令人瞩目的成就，截至2023年，我国风电装机容量已突破3.5亿千瓦，稳居全球第一，占全球总装机容量的近40%，风电发电量也在全国发电总量中的占比逐年提高。风力发电凭借其可再生、无污染等显著优势，成为了全

2025-04-30 约2.87万字 22页立即下载

基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的短期负荷概率预测方法 一、1.卷积神经网络基础 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的核心思想是通过卷积层提取图像的特征，然后通过池化层降低特征的空间维度，减少计算量。卷积层中的卷积核可以提取图像中的局部特征，如边缘、纹理等，而池化层则可以降低特征的空间分辨率，使得模型能够对图像的全局特征进行学习。 (2)CNN的结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层是CNN的基本构建块，通过卷积操作提取图像特征。池化层（如最大池化）用于降低特征图

2025-01-21 约1.93千字 4页立即下载

基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836800 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110148400.7 (22)申请日 2021.02.03 (71)申请人自然资源部第一海洋研究所

2023-06-04 约1.46万字 16页立即下载