东方世纪取得基于 CNN-LSTM 模型的货车动态称重专利,准确预测出...
在货车称重压力数据长度等于预设长度时,对货车称重压力数据进行特征处理,获得压力数据特征;获取摄像头采集的货车车厢图像,对货车车厢图像预处理后,采用CNN模型对货车车厢图像进行特征提取,获得货物摆放位置图像特征;将压力数据特征和货物摆放位置图像特征送入至LSTM模型进行预测,...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记...
中国石油申请基于RU-Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法及...
所述方法包括:以井分区进行油气藏属性模型的网格剖分;构建数据训练集;对数据训练集中的样本数据进行处理;基于处理后的样本数据,训练用于预测油气藏压力、饱和度分布和注采生产动态的预测模型;基于所述预测模型,通过智能优化算法进行油气藏地质模型的参数估计。本发明的基于RU??Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法...
清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer |...
如下图所示,通过变量拆分,归一化合并,分窗和采样等流程,文章将时序数据转换成了与语言类似的固定长度的一维序列,在数值范围内保证分布稳定的同时,让模型更加关注序列本身的变化模式。在预训练方法上,文章将单序列切分为序列片段,每个片段作为一个“词”,采用与LLM类似的下一词预测(NextTokenPrediction,NTP)进行...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
COACH420和HOLO4K是用于结合位点预测的2个测试数据集,首次由(Krivák&Hoksza,2018)引入。模型架构:EquiPocket整体框架由三大模块构成EquiPocket的整体框架由3个模块组成,如下图所示:EquiPocket整体框架示意图第一个模块为局部几何建模模块(LocalGeometricModeling),用于提取每个表面原子...
清华大学李克强院士领衔策划——智能网联汽车丨JME特邀专辑(中)
创新的LSTM车辆模型应用:提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的自动驾驶底盘轨迹规划方法,通过LSTM网络表征自动驾驶底盘的运动学特性,显著提升了轨迹规划的精度;高效的滚动时域优化与求解策略:在模型预测控制架构下,构建了滚动时域优化问题,并采用向量加权平均值优化方法求解非线性优化问题,实现了精确的行驶轨迹规划;...
引领绿色通信,共创节能未来!中国移动联合烽火通信实现SPN节能技术...
搭建VMD改进LSTM预测模型在对现网流量数据进行建模时,先通过VMD波形分解为三个部分:趋势部分+周期变化部分+余量(噪声)部分,然后对每个部分分别进行建模并实施LSTM时间序列预测,最后将三部分的预测值累加即可得到流量对数预测值,实现预测准确率满足中国移动技术规范,如下例图所示:...
计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
随着信息不断流入,该模型每个神经元内部的遗忘门、输入门、输出门三个门控机制会对每一时刻的信息做出判断并及时进行调整更新,LSTM模型现已广泛应用于无约束手写识别、语音识别、机器翻译等领域。2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowas...
一文聊聊自动驾驶中的行人轨迹预测
图1sociallstm模型结构Zhu等[3]提出了一种StarNet星型拓扑网络,如图2所示。通过对行人之间的全局交互建模实现高效的行人轨迹预测。该模型中HubNetwork模块是基于LSTM的全局时序交互计算网络,用于获取所有行人的观察轨迹。HostNetwork是基于LSTM的轨迹预测网络,每个HostNetwork对应一个行人,通过参考描述信息对未来...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
??语义分割:对图像中的每个像素进行分类,识别出道路、车道线、障碍物等。常用的语义分割模型包括UNet、DeepLab等。循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)RNN和LSTM用于处理序列数据,如视频帧序列。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系,在自动驾驶中用于行为预测和轨迹规划。