循环神经网络论文

论文摘要针对智能网联汽车行驶过程中GPS信号丢失引起定位失效的问题,提出基于RNN的高精度定位方法。采用数据驱动建模方法建立汽车行驶过程中基于RNN的定位模型,利用GPS、IN...

论文摘要基于交通流预测理论,根据共享单车轨迹数据,研究共享单车出行的时空特性规律。首先,针对出行规律所具有的时间序列特性,建立基于LSTM的线性回归预测模型;其次,针对不同地域...

论文摘要非侵入式负荷分解是用户侧精细化能量管理的关键技术,为了提高算法分解准确率与模型训练速度,提出了一种基于双向GRNN与时间序列翻译模型的非侵入式负荷分解算法。使用局部注意...

论文摘要为提高高速公路交通流预测精度,为高速公路管理部门动态控制诱导提供有效支撑,以实时交通流预测误差最小为目标,通过对高速公路数据的清洗和归一处理,分为4个不同时间间隔的数据...

论文摘要客运需求预测是打造智能交通系统中的重要一环,精准的预测模型有助于预分配交通资源,改善用户出行体验.然而客运需求的动态时空特性导致准确预测客运需求具有很大的挑战.本文提出...

论文摘要针对锂离子电池荷电状态（stateofcharge,SOC）预测问题,利用长短期记忆（longshort-termmemory,LSTM）循环神经网络建立电池SOC预测...

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...

论文摘要水环境中水质参数存在非线性、随机性以及依赖性,传统水质预测模型预测精度及鲁棒性普遍不高,为了优化与提高水质预测模型的预测精度,该文提出了一种基于深度学习的门控型循环神经...

论文摘要超高温电熔镁炉(Fusedmagnesiumfurnace,FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工...

论文摘要蛋白质是基因表达的重要产物,在生命活动的各种场合都起着重要作用。众多种类的蛋白质中,转录因子蛋白可以特异性地结合在DNA上并对DNA上的基因表达起调控作用,是一类十分重...

论文摘要铁轨在承载列车运行的情况下会逐渐产生几何不平顺,对列车的安全产生威胁。因此,铁路工务部门会先对线路进行检测,然后依据检测结果制定线路养护维修计划。随着我国铁路网规模的不...

论文摘要胞内钙信号在研究细胞生命活动和探讨力对细胞的影响中非常重要,并且[Ca2+]i的改变是细胞状态变化或响应胞外刺激的指纹,这使钙信号数据处理方法备受关注。常用的钙信号数据...

论文摘要PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污...

论文摘要随着航天航空技术以及电子信息技术深入发展,遥感技术突破了数据获取的瓶颈,已走向全面应用的新阶段。基于遥感影像的变化检测是研究全球地表变化的主要方法,变化检测在土地资源管...

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...

论文摘要储层参数是储层评价的一项重要内容。针对传统储层预测方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型...

论文摘要时间序列数据具有非离散性、数据之间的时序相关性、特征空间维度大等特点,当前大多数分类方法需要经过复杂的数据处理或特征工程,未考虑到时间序列具有不同时间尺度特征以及序列数...

论文摘要当前抽油杆柱易发生异常甚至发生抽油杆脱断,因此预测抽油杆柱的剩余寿命变得越来越重要。而当前传统的抽油杆柱剩余寿命预测方法效率低,准确度差,计算模型较为复杂。基于此,本文...

论文摘要视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句...

论文摘要随着热电厂电力负荷的数据量越来越大,传统的热电厂电力负荷预测方法难以应付巨大的数据量和数据的随机性。为了合理的进行电力系统的规划和优化运行,提出了基于改进粒子群算法优化...