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...
关键技术点一: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:关键技术点二:设备功耗控...
AI传感器的应用(2)
长短期记忆(LSTM)AI模型在环境质量预测中的具体应用方法主要涉及以下几个方面:空气质量预测:LSTM模型被广泛应用于空气污染水平的预测,如PM2.5和臭氧浓度。这些模型利用历史空气质量数据来预测未来的污染水平,帮助政府和相关部门采取预防措施。土壤水分动态预测:LSTM模型也被用于预测土壤水分含量,这对于精准灌溉和干旱预警...
Social LSTM:一个预测未来路径轨迹的深度学习模型
在测试期间,作者使用训练过的Social-LSTM(及其修改)模型来预测i????人的未来位置(x'????,y'????)。从时间T??????????到T????????,他们使用之前的Social-LSTM单元的预测位置(x'????,y'????)来代替真正的坐标(x????,y????)。模型对比线性模型(Lin):作者使用...
「LSTM之父」Jürgen Schmidhuber访谈:畅想人类和AI共处的世界|...
在这样的WorldModel设计中,预测模型会帮助控制器变得更好,控制器也可以在执行动作之前先借助预测模型进行提前规划,选择能得到最高回报的动作;执行一系列预计会有很高回报的动作,然后得到这一系列预计到的高回报。最终,控制器就可以做整个模型认为「好」的事情。其实我们自己就是这样的,正在学习这个世界的小孩更是...
使用卡尔曼滤波平滑时间序列,提高时序预测的准确率
时间序列预测第二步是建立一个神经网络结构来预测未来几天的发电量。首先对原始数据拟合模型,然后对平滑后的序列进行拟合。平滑数据仅作为目标变量使用,所有输入序列保持原始格式。使用平滑标签的目的是为了帮助模型更好地捕捉真实模式和去除噪声。我们选择一个LSTM自动编码器来预测接下来的5个日发电量值。训练程序使...
浅谈数据中心优化问题中资源利用率的预测
我们采用LSTM[3]算法来对CPU利用率进行预测,从而精确模拟利用率和负载变化之间的复杂关系(www.e993.com)2024年10月16日。LSTM是一种时间递归神经网络,非常适合用来处理和预测时间连续数据。如图2所示,前三个timestep的和作为LSTM网络的输入,其中和分别为timestep的CPU利用率和被占用core数。我们的目标数据中心,拥有16个rack,每个rack配备72个...
使用2D卷积技术进行时间序列预测
使用2D卷积技术进行时间序列预测本文将展示一种新的时间序列预测方法。目标数据集在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。你需要知道的是,这些数据是来自能源网络的各种读数。我们的目标是利用这些数据点预测电网的实时能源需求。数据点还包括露点和干球温度,因为空调是能源...