基于LSTM深度循环神经网络的蒸汽压力预测方法及装置.pdf

基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究.pptx 基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究;引言 LSTM循环神经网络基本原理泊位需求短时预测模型构建实验设计与结果分析模型性能评估与优化结论与展望;引言;;目前，国内外学者已经对泊位需求预测进行了大量研究，提出了多种预测方法，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。;;LSTM循环神经网络基本原理;循环神经网络（RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列数据。它通过在网络中引入循环连接，使得网络可以记住之前的信息，并根据当前输入和之前的记忆进行推断和预测。;长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，通过引入门控机制，有效地解决了RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯

2024-07-11 约小于1千字 27页立即下载

基于时序遥感数据的弱监督LSTM循环神经网络稻田识别方法.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 112836725 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110032036.8 (22)申请日 2021.01.11 (71)申请人中国

2023-06-04 约6.83千字 7页立即下载

基于LSTM神经网络的股票预测算法研究.pdf 第35卷第7期福建电脑Vol.35No.7 2019年7月JournalofFujianComputerJul.2019 基于LSTM神经网络的股票预测算法研究李珍珍吴群

2025-02-13 约1.05万字 3页立即下载

基于LSTM的神经网络功率预测.pptx 基于LSTM的神经网络功率预测;LSTM神经网络架构及工作原理电力负荷建模及特征工程 LSTM训练参数优化方法预测模型的鲁棒性分析不同预测模型的比较评估预测结果的敏感性分析 LSTM模型在功率预测中的应用案例 LSTM模型未来研究方向;LSTM神经网络架构及工作原理;LSTM神经网络架构及工作原理;电力负荷建模及特征工程;电力负荷建模及特征工程;LSTM训练参数优化方法;LSTM训练参数优化方法;LSTM训练参数优化方法;预测模型的鲁棒性分析;预测模型的鲁棒性分析;不同预测模型的比较评估;不同预测模型的比较评估;不同预测模型的比较评估;不同预测模型的比较评估;预测结果的敏感性分析;预测

2024-05-02 约小于1千字 24页立即下载

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测.docx 基于LSTM神经网络的金融时间序列预测一、概述随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融时间序列预测已成为金融领域研究的热点和难点问题。时间序列预测是指根据历史数据，通过建立数学模型，预测未来一段时间内的数据走势。金融时间序列，如股票价格、汇率、利率等，具有非线性、非平稳、高噪声等特点，传统的统计方法往往难以准确预测。近年来，深度学习在金融时间序列预测中取得了显著成果，基于长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法因其独特的优势而备受关注。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制和记忆单元，有效解决了传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。这使得LSTM能够

2024-05-12 约3万字 59页立即下载

一种基于改进循环神经网络的预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881277 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210007680.4 (22)申请日 2022.01.06 (71)申请人安徽师范大学地址 241002

2023-05-16 约7.45千字 9页立即下载

一种基于LSTM神经网络的抽油机井检泵周期预测方法.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 112832744 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110018564.8 (22)申请日 2021.01.07 (71)申请人中国石油大学（华东）

2023-06-04 约8.79千字 9页立即下载

一种基于SFM-LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462667 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111566614.2 G06Q 50/26 (2012.01)

2023-05-04 约1.71万字 11页立即下载

基于CNN-LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统.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 112819136 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110076545.0 (22)申请日 2021.01.20 (71)申请人南京邮电大学地址

2023-06-04 约1.58万字 15页立即下载

基于神经网络的预测块生成方法及装置.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 112819150 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

2023-06-06 约3.09万字 31页立即下载

2025【基于循环神经网络（LSTM算法）的音乐谱曲生成模型探究8200字】.docx PAGE PAGE1 基于循环神经网络（LSTM算法）的音乐谱曲生成模型研究摘要音乐是人们的天然追求之一。从古至今，哲学家们对人们如何创作音乐，如何欣赏音乐极感兴趣。与此同时，人们不断总结作曲的技巧。随着机器学习的不断发展，人们开始思考如何运用计算机进行音乐创作。机器作曲应运而生。机器作曲是一种通过在计算机上建立数学模型来创作音乐的技术。计算机作曲以任何音乐都具有一定程度的程式化特征为基础。机器作曲有六大类方法，分别是以随机过程（Markov链表）为主的数学模型方法、利用规则的知识库系统、音乐文法、遗传演化算法、人工神经网络算法和混合系统。本文主要介绍如何利用循环神经网络（LSTM算法）进

2025-03-15 约1.24万字 23页立即下载

基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析.pdf 工程前沿2025年第02期总第178期工程技术研究 DOI:10.19537/j.cnki.2096-2789.2025.02.006. 基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析 PredictionAnalysisofSoftSoilFoundationSettlementBasedonBPNeuralNetworkandLSTM NetworkModel 刘亚辉 LIUYahui 广州港工程管理有限公司，广东广州510700 GuangzhouPortEngineeringManagementCo.,Ltd.,Guangzhou510700,Guangdong,China

2025-04-04 约1.12万字 3页立即下载

基于门控循环神经网络的海杂波幅度预测.pptx 基于门控循环神经网络的海杂波幅度预测;引言门控循环神经网络基本原理海杂波幅度特性分析基于GRU的海杂波幅度预测模型构建实验结果与分析总结与展望;01;;目前，国内外学者在海杂波幅度预测方面已经开展了大量研究工作，包括基于统计模型、机器学习模型等方法的研究。然而，现有方法在处理复杂、非线性的海杂波数据时仍存在一定局限性。;;02;;;;;03;;时间相关性;海况条件是影响海杂波幅度的重要因素之一，包括风速、风向、浪高、潮流等，这些因素的变化会导致海杂波幅度的相应变化。;04;;;;;05;;;;;06;;;进一步优化模型结构，提高模型的预测精度和稳定性。;感谢观看

2024-06-13 约小于1千字 30页立即下载

基于循环神经网络的股票预测分析.pdf PureMathematics理论数学,2025,15(3),85-97 PublishedOnlineMarch2025inHans./journal/pm /10.12677/pm.2025.153079 基于循环神经网络的股票预测分析冯俞嘉，高红伟青岛大学数学与统计学院，山东青岛收稿日期：2025年1月17日；录用日期：2025年2月28日；发布日期：2025年3月13日摘要随着市场的不确定性和复杂性的增加，传统的投资分析方法已无法完全满足投资者的需求。因此

2025-05-05 约2.42万字 13页立即下载

基于循环残差卷积神经网络的医学图像分割方法和装置.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 113393469 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110776917.0 (22)申请日 2021.07.09 (71)申请人浙江工业大学地址

2023-06-17 约1.28万字 12页立即下载