长短时记忆论文

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LSTM神经网络的煤矿突水预测
论文摘要针对煤层底板突水预测问题,在总结现有突水预测方法和理论的基础上,通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、裂隙带、开采面积、采高...
基于LSTM的燃煤锅炉NO_x排放预测研究
论文摘要采用传统机器学习算法对电站锅炉建模时会有数据特征选择要求和稳态提取要求,为解决这一问题,采用一种长短时记忆(LSTM)递归神经网络对电站锅炉的NO_x排放进行了预测建模...