循环神经网络论文

论文摘要航天测量船船体姿态数据实时预测具有重要的意义。针对测量船船摇运动建立了基于循环神经网络的预测模型,详细描述了适用于本文模型的船体姿态数据集构建以及预测模型的实现过程。在...

论文摘要配电网故障数量的多少直接影响配电网的运行维护与用户的用电体验,目前业界关于配电网故障数量等级预测的研究较少.给出了一种基于GRU网络的配电网故障数据分析与故障数量等级预...

论文摘要本文提出基于深度学习理论的LSTM（LongShort-TermMemory,长短期记忆）单元的循环神经网络泊位需求预测模型,根据前几个小时泊位需求变化量对后续时间点对...

论文摘要随着我国电力市场改革的逐步深化,电力市场需求多元化的特性逐步凸显。制定有针对性的营销策略,满足不同客户的用电需求,实现个性化与差异化的服务,提高电网公司的核心竞争力,扩...

论文摘要线损对电网的经济发展具有重要的作用,然而由于智能电表未完全普及,以及存在偷电漏电的行为,导致线损统计结果存在偏差,为线损治理工作带来很大的困难。提出来一种基于深度学习长...

论文摘要电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任务也由人工操作转变为系统自动分类。为实现智能化...

论文摘要针对现有光伏发电功率预测技术存在的未能充分考虑气象因素、提取特征不充分等导致预测精度较低的问题,基于深度学习理论,提出一种基于改进型LSTM网络的光伏发电功率预测方法。...

论文摘要为了准确预测短时间内的网络流量波动,提高95598客服热线网络流量监测性能,文章基于循环神经网络的GRU模型与后向传播神经网络,输入多种流量相关的影响因素,综合构建小尺...

论文摘要核电站的规模随着经济的发展日益扩大,核电设备运行状态的研究已成为数据挖掘的重要研究领域。核电设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。...

论文摘要为解决传统车型识别方法提取特征信息单一、识别精度不高、效率低的问题,将卷积神经网络引入目标识别问题中,利用其清晰、高效的泛化能力完成车型的特征学习,围绕模型的框架结构设...

论文摘要针对传统的负荷预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于经验模态分解（EMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的负荷预测模型。该模...

论文摘要提出基于改进堆叠式循环神经网络的轴承故障诊断模型.利用深层网络极强的非线性拟合能力以及循环神经网络特有的沿时间通道传播的特点,通过门控循环单元解决堆叠式循环神经网络梯度...

论文摘要文章首先针对延安市市监测站单站点观测数据与PM2.5的关系,从中抽取了影响PM2.5较为明显的14组特征数据。依据所抽取的数据,利用LSTM深度神经网络的一种变体GRU...

论文摘要针对现有的环境空气污染物预测方法存在缺少输入特征相关性分析和时序信息丢失问题,提出一种将遗传算法和门控循环单元神经网络相结合的环境空气污染物PM2.5小时浓度预测模型,...

论文摘要随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式。在线教育平台的井喷式出现,一方面让学生更加便捷地获取在线教育资源,另一方面也造成了“信息过载”和“知识迷航”。完...

论文摘要随着大数据时代的到来,人类加强了收集数据的意识,使得数据挖掘在各个领域有了更多的用武之地。机器学习作为数据挖掘的重要工具被大众所熟知,而深度学习是机器学习的重要发展方向...

论文摘要时间序列作为一种常见的数据组织形式,在工业、市场、社会、环境、教育等各行各业都有着极为广泛的应用。通过对时间序列数据的分析和挖掘,可以建立起相应的预测模型,以此来预测未...

论文摘要RNA与蛋白质结合形成的复合物在许多生物过程中起关键作用,然而通过生物实验检测RNA-蛋白质相互作用非常耗时费力,开发计算预测工具势在必行。计算工具的预测性能依赖于两个...

论文摘要核糖核苷酸分子RNA作为生物体内一种大分子,它是存在于生物体中重要的物质,不仅与脱氧核糖核苷酸分子DNA和蛋白质共同协作维持生物体的各项活动的进行,并且在DNA和蛋白质...

论文摘要蛋白质作为细胞、组织的重要组成成分,是形成生命体的物质基础。蛋白质翻译后修饰（PTM）是调控蛋白质功能的重要机制。蛋白质翻译后修饰有多种修饰类型,深入研究鉴定PTM对于...