基于小波分解和长短时记忆网络的地铁进站量短时预测

针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题，提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型，小波分解和重构可以有效处理数据的波动性，长短时记忆网络可以学习时序信息。以北京地铁西直门站为实例，实现了组合模型对进站量的预测，发现本方法能够得到比较准确的预测效果，平均绝对百分误差为5.48%，与单独使用LSTM和经验模态分解与LSTM结合这两种方法相比分别下降了8.59%和2.94%，表明本方法有更好的预测精度。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型

为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention ,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交通流预测模型。首先采用WD算法将原始交通流数据分解重构成低频分量和高频分量;然后将各高频分量累加,利用VMD算法将其分解为多个本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量;最后通过建立GRU-AT模型,提高模型对交通流重要特征信息提取的能力,分别预测算法分解后的交通流分量,将各个分量预测的最优结果进行聚合后获得最终的交通流预测结果。以国内外道路交通流数据为基础进行实例验证,结果表明,WD+VMD+GRU-AT模型的均方误差的平方根、平均绝对误差均小于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型、 GRU、WD+GRU、WD+VMD+GRU,提高了短时交通流预测结果的准确度和稳定性。     

基于LSTM-LGB模型的光伏电站辐照强度预测

为提高光伏电站辐照强度的预测精度,提出一种基于长短时记忆网络(long short term memory network,简称LSTM)和轻梯度提升机(light gradient boosting machine,简称LightGBM)的组合模型.以LightGBM模型的预测结果作为LSTM模型的一个特征输入,然后采用误差倒数法对以上两种模型的数据进行加权组合,得到组合模型的预测值.算例分析结果表明:与其他3种模型比较,该文组合模型的预测精度最高.     

基于小波优化LSTM-ARMA模型的岩土工程非线性时间序列预测

为了更精确地预测岩土工程应力、变形等的非线性时间序列,提出了基于小波优化的长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)预测模型.首先使用小波分析将监测序列分解成趋势项和噪声项,采用LSTM网络滚动预测趋势项、ARMA模型预测噪声项,并将趋势项预测值与噪声项预测值之和作为总的时间序列预测值.在此基础上,以...     

基于商品评论的群体用户情感趋势预测研究

提出了一种基于商品评论的群体用户情感趋势预测方法.首先,提出了基于Boson NLP的情感特征词识别算法,对时间维度下的商品评论信息进行特征选取;其次,使用群体用户多维特征向量构造多层感知器(MLP)模型进行情感分析;最后,融合评论时间和用户情感倾向值构建群体用户时序情感倾向序列,并通过长短时记忆网络(LSTM)模型进行时序情感趋势预测.在大规模真实数据集上的实验结果表明,MLP模型具有较好的分类效果;相比于现有的自回归(AR)模型,LSTM模型的平均均方差降低了79. 06%,能够取得更加精准的预测结果.     

基于集成式长短期记忆神经网络模型的股价涨跌预测分析

在股价预测领域,预测的准确率比估计的相合性更有价值,因此保证相合估计的传统线性模型正逐渐被长短期记忆神经网络(long short-term memory,简称LSTM)等深度学习方法替代.然而,影响股价的因素是多源的,不仅包括股市历史交易信息,还包括企业基本面信息和宏观经济信息等,这些不同来源的信息间有长期确定关系,而关于此关系的数据记忆会被传统LSTM模型在学习过程中抛弃.构建"集成式长短期记忆神经网络模型"即ensemble LSTM,应用动态网络生成机制保证不同来源数据间的长期均衡关系不会被遗忘,且采用多个LSTM并联,让各神经网络独立处理单来源数据,再通过稠密层融合,因此该模型具有节约运算资源的能力.随机选取了16支个股,对比LSTM和ensemble LSTM在预测股价涨跌方面的性能,发现后者在节约运算资源上具有优势,且准确率也大多高于前者.     

基于BiLSTM_CRF模型的藏文分词方法

藏文分词是实现藏文语音合成和藏文语音识别的关键技术之一。提出一种基于双向长短时记忆网络加条件随机场(bidirectional long-short-term memory with conditional random field model, BiLSTM_CRF)模型的藏文分词方法。对手工分词的语料经过词向量训练后输入到双向长短时记忆网络(bidirectional long-short-term memory, BiLSTM)中,将前向长短时记忆网络(long-short-term memory, LSTM)和后向LSTM学习到的过去输入特征和未来输入特征相加,传入到线性层和softmax层进行非线性操作得到粗预测信息,再利用条件随机场(conditional random field, CRF)模型进行约束性修正,得到一个利用词向量和CRF模型优化的藏文分词模型。实验结果表明,基于BiLSTM_CRF模型的藏文分词方法可取得较好的分词效果,分词准确率可达94.33%,召回率为93.89%,F值为94.11%。     

基于改进长短时记忆网络的文本分类方法

针对传统长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)在文本分类中无法自动选取最重要潜在语义因素的问题,提出一种改进的LSTM模型。首先,将传统LSTM的运算关系拓展为双向模式,使网络充分记忆输入特征词的前后关联关系;然后在输出层前面增加池化层,以便更好选择找到最重要的潜在语义因素。互联网电影资料库评论数据实验结果表明,该模型优于传统长短时记忆神经网络以及其他同类模型,揭示了改进方案对提高文本分类准确率是有效的。     

CNN-LSTM深度神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对大数据下的滚动轴承振动信号自适应故障特征提取与智能诊断问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的故障诊断模型。首先通过网格搜索算法寻找到当前模型的最优初始参数;然后以原始一维振动信号作为模型的输入,利用网络CNN层自适应提取短时特征信并降维后作为LSTM层输入;接着利用LSTM层学习特征信息并训练神经网络模型;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多故障模式识别,完成故障诊断。使用Spectra Quest机械故障综合模拟试验台实测数据集对模型进行验证,试验结果表明,与多层感知器、LSTM网络以及经典的LeNet5、AlexNet、VGG相比,所提出的CNN-LSTM模型的分类平均准确率可达99%以上,且模型结构比其他模型更简单,训练时间更短;同时,通过K折叠交叉验证算法对模型进行评价,结果表明CNN-LSTM模型计算误差较小且网络训练充分,未出现过拟合或欠拟合情况。     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

面向对象的OMT建模技术的应用

通过一个生产质量监造系统具体地介绍了面向对象的建模过程,即如何对一个实际系统进行分析,建立对象模型、动态模型及功能模型,然后优化设计。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

简论数学模型方法

本文简述了数学模型的产生与发展指出了数学模型的分类,功能及建构模型的方法。     

网络教育技术模式比较研究

研究了网络教育环境的技术构成 ,提出三种网络教育的技术模式 ,即模拟型、数字型和综合型 ,并对其教育传播特性进行横向对比研究 .     

邕江北大码头河段水工模型试验研究

根据邕江北大码头河段的地形资料和实测河道水文资料，进行糙率分析和室内模型试验研究，各项指标均达到足够精度，为论证北大码头对邕江河段行洪影响提供科学依据。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

DOCV专家系统的数字诊断

计算机医学专家系统是当代计算机科学中人工智能的重要领域之一,而医学专家系统面临的重要问题之一就是对医学诊断系统进行定量的数字描述,建立较为精确的数字诊断系统,进而利用计算机及其智能语言进行处理;本文在这种思想的指导下,对心血管系统中扩张型心肌病、冠心病、心包积液和风心病的鉴别诊断进行了较为精确的数字描述以及数字诊断方法的一个数学模型的建立,为计算机医学专家系统提供了一个心血管方面的算法;最后对该算法进行了五十例的检验,未发现不符者:所以我们充分确信此算法是可靠的。