门循环单元论文

深度学习在电力负荷预测中的应用
论文摘要针对电力负荷预测中存在的随机性、不确定性的问题,结合深度学习算法具有很强的自适应感知能力等特点,采用目前较为主流的深度学习方法,如长短时记忆(LSTM)网络、门循环单元...
基于混合门单元的非平稳时间序列预测
论文摘要非平稳多变量时间序列（non-stationarymultivariatetimeseries,NSMTS）预测目前仍是一个具有挑战性的任务.基于循环神经网络的深度学习...