...基于transformer算法的多模态时间序列传感器数据的晕动症预测...
以往的研究使用CNN和LSTM作为预测模型,使用注意机制和XAI进行数据分析,但尚未探索出一种能够更好地反映数据时空特征,并有利于增强预测和特征重要性分析的transformer。在一项研究中,韩国汉阳大学团队提出了基于transformer算法的多模态时间序列传感器数据(即眼动、头部运动和生理信号)的晕动症预测模型,并考虑了传感器数据预...
中国石化申请基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN??LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
...用户流量、服务使用量的AI分析预测中,使用了ARNetLSTMCNN等...
公司回答表示,您好,公司在业务感知系统中的企业流量态势感知、流量预测等组件能力上,针对用户活跃度、用户流量、服务使用量的AI分析预测中,使用了ARNetLSTMCNN等神经网络算法,通过训练模型捕捉历史数据中的时序依赖关系,并学习其内在模式,实现了对时间序列进行小时级精准预测的能力,运营商可以通过时序预测技术预测未来的网...
大模型在代码缺陷检测领域的应用实践
通过分类的思想,基于模型,从历史的样本中学习规律,从而预测新样本的类别。深度学习众多算法中,如TextCNN、LSTM等,应该采用哪一种?我们通过多组对比实验,最终选择效果最佳的BERT代码大模型。△模型效果采用BERT进行缺陷检测共含3步,分别是预训练、微调和推理。预训练阶段采用开源的多语言大模型,已较好的学习多种程...
基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢?今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。我们这里使用荷兰皇家气象研究所(也称为KNMI)提供的开放数据集和公共api,来获取数据集并且构建模型预测当地的降水量。数据收集KNMI提供的数据集,我们假设气象雷达产生的信号在反射时会被降水(雨、雪、冰雹等)反射。由雷达捕获的...
基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比(1)
利用统计测试和机器学习分析和预测太阳能发电的性能测试和对比(www.e993.com)2024年10月16日。本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题,并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。
教程| 从零开始:如何使用LSTM预测汇率变化趋势
真值(蓝色)与预测值(橙色)对比正如你所看到的,模型的表现并不好。基本上它只是重复过去的值,只有轻微的变化。全连接网络无法从单一的过去值预测未来的值。接下来我们尝试循环神经网络,看看它工作的如何。长短期记忆我们使用的周期循环模型是一个单层序列模型,层内使用6个LSTM节点,输入的维度设为(1,1),...
伯克利开源首个泊车场景下的高清数据集和预测模型,支持目标识别...
在自动驾驶技术不断迭代的当下,车辆的行为和轨迹预测对高效、安全驾驶有着极为重要的意义。动力学模型推演、可达性分析等传统的轨迹预测的方法虽然有着形式明晰、可解释性强的优点,但在复杂的交通环境中,其对于环境和物体交互的建模能力较为有限。因此,近年来大量研究和应用都基于各种深度学习方法(例如LSTM、CNN、Tra...
76例患者发顶刊,时序性分析:影像组学的新赛道
1.预测变量是:时间序列影像组学2.因变量是:前列腺癌进展3.研究人群是:接受主动监测的前列腺癌患者1.2文章基本信息1.3核心要素再阅读摘要,可知:研究对象(P):2013年7月至2019年10月,活检证实前列腺癌的连续监测患者(n=76)。预后模型(I/C):通过长短期记忆(LSTM)递归神经网络(RNN)开发的时间序列影像组...