针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题，提岀一种基于时空特性的长短期记忆模型（
2021-06-11 11:28
为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。CNN
2023-11-09 14:13
的Ⅺ12-LSTM模型以预测保费收入，并与简单sTM模型、 SARIMA模型和BP神经
2021-06-17 15:49
频谱占用度是衡量频谱利用率、反应频谱分配是否合理的重要依据，但是非稳态的频谱占用度序列为有效的预测带来了巨大的挑战。文中提出了融合EMD与ISIM的计算模型（ EMD-LSTM），该
2021-06-17 09:55
性，提出基于LSTM模型的多时间尺度融合预测方法。利用带内网络遥测技术获取并转换网络细粒度参数，为
2021-03-19 10:31
构建一个LSTM（长短期记忆）神经网络模型是一个涉及多个步骤的过程。以下是使用Python和Keras库构建LSTM模型
2024-11-13 10:10
日前针对空气质量数值预测多采用单一站点时间序列特征进行浓度预测，没有考虑空气质量数值的变化受空间特征的影响。针对该问题提出一种基于时空优化的多尺度神经网络（ MSCNN
2021-04-28 15:19
分析历史税收数据之间的隐藏关系，利用数学模型来预测未来的税收收入是税收预测的研究重点。在此，提出了一种结合小波变换的长短期记忆（LSTM循环神经
2021-04-28 11:26
时间序列预测是数据分析中的一个重要领域，它涉及到基于历史数据预测未来值。随着深度学习技术的发展，长短期记忆（LSTM）神经网络因其在处理序列数据方面的优势而受到广泛关注
2024-11-13 09:54
如何开发和评估家庭电力数据集的预测模型？LSTM在多步时间序列预测方面具有哪些优势？怎样去搭建一套用于多步时间序列预测的
2021-07-22 06:19
