![基于长短期记忆网络的气象预测研究]()
论文摘要近年来,气象数据的爆炸性增长使得气象预测领域面临着艰巨的挑战。传统的方法已不能应对如此海量的气象数据,而深度学习的迅猛发展为气象预测的研究提供了新思路和新途径。气象数据...
![基于LSTM模型的金融时间序列预测算法研究]()
论文摘要在我国经济飞速发展、科技高速进步的大背景下,金融市场的影响也越来越大,而金融时间序列的分析与预测对投资者的决策有很大的影响。由于金融数据具有非线性、高噪声、非平稳等特点...
![基于深度学习的深海遥感技术研究]()
论文摘要传统船基或浮标观测精度较高,可以获得海洋表层以下参数信息,但是难以获得空间分布较为全面的海洋动力环境参数;而卫星遥感可以提供高时空覆盖率的海面表层风场、有效波高、海面高...
![深度学习预测混沌时间序列]()
论文摘要混沌时间序列是从混沌系统中观测得到的随时间演化的序列,由于对初始状态的极端敏感性,其预测问题一直是科学领域的一个热点与难点。近年来,深度学习技术的快速发展推动了其在物理...
![基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电分类]()
论文摘要结合共同空间模式(CSP)、离散小波变换(DWT)和长短期记忆网络(LSTM)方法,提出一种基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电特征提取方法。首先利用滑动矩形窗...
![长短期记忆网络预测混沌时间序列]()
论文摘要近年来,深度学习技术的快速发展推动了机器学习的广泛应用.其中,储备池计算(ReservoirComputing)方法由于在混沌时间序列预测方面的卓越效果而受到了越来越多...
![基于深度学习算法的粮堆温度预测研究]()
论文摘要针对粮堆温度的非线性时间序列特点,本文提出一种基于长短时记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）算法的粮堆温度预测模型,该模型不但解决了传统方法处...
![基于LSTM-A深度学习的专利文本分类研究]()
论文摘要针对专利文本采用层级细分类低层级文本间相似度高、文本特征难以区分的特性,提出了一种LSTM-A文本分类模型。该模型使用LSTM网络对输入序列进行编码,并引入注意力机制对...
![基于APMSSGA-LSTM的容器云资源预测]()
论文摘要容器云的发展与应用对资源的高并发、高可用、高弹性、高灵活性等的需求越来越强烈。在对容器云资源预测问题研究现状进行调查后,提出一种采用自适应概率的多选择策略遗传算法（AP...
![基于LSTM-CNNS情感增强模型的微博情感分类方法]()
论文摘要情感分析是文本分析中一个重要的研究领域,基于新浪微博进行情感极性的分析研究,结合词向量模型、长短期记忆网络（longshort-termmemory,LSTM）以及注意...
![基于LSTM的船舶航迹预测]()
论文摘要提出一种基于长短期记忆网络的船舶航迹预测方法,应用三次样条插值对船舶自动识别系统数据进行修复以保证其时间间隔相等,以船舶经度、纬度、航速和航向作为模型的输入,经度和纬度...
![基于双向长短期记忆网络的太赫兹光谱识别]()
论文摘要特征提取是太赫兹光谱识别的关键处理步骤,通常利用降维方法作为特征提取手段。然而,当一些化合物的太赫兹光谱曲线整体差异度较小时,降维方法往往会缺失样本差异的重要特征信息,...
![基于多尺度卷积的船舶行为识别方法]()
论文摘要针对复杂海洋环境下人工监管船舶行为效率低的问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的船舶行为识别方法。首先,从船舶自动识别系统(AIS)中获取海量船舶行驶数据,并提取出具...
![基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究]()
论文摘要为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期...
![基于LSTM-ARIMA模型的短期航班飞行轨迹预测]()
论文摘要高效精确的航班飞行轨迹预测是未来空中交通管理系统的关键技术之一,其旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对现有的航迹预测方法预测精度和稳定性不足的问题,在已有的历史航...
