基于长短期记忆神经网络的油田注水预测

为解决目前常用的人工智能注水预测无法考虑数据在时间上的相关性问题,通过选取一种基于循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Network)改进的长短期记忆(LSTM:Long Short-Term Memory Neural Network)神经网络构建油田注水预测模型.该模型不仅能考虑到注水量和影响因...     

基于双向长短期记忆神经网络的岩相预测方法

介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测.通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度和伽马拟声波阻抗作为输入,以岩相作为标签,通过Bi-L...     

基于溶解氡数据和长短期记忆网络的地震预报

溶解气氡浓度异常为可靠地震前兆,通过对历史观测数据进行建模,预测溶解气氡未来趋势,是快速检测溶解气氡浓度异常、研究震-氡机制的前提。溶解气氡浓度数据为典型的时间序列数据,传统的时间序列预测技术主要为自回归(AR)方法和自回归滑动平均(ARMA)方法。这些方法以线性方法为主,其拟合精度有限。采用目前最流行的深度学习技术长短期记忆(LSTM)模型对姑咱地震台、西昌地震台和雅安地震台一段时间内连续观测的溶解气氡日观测数据集溶解气氡浓度数据进行建模,采用90%的数据作为训练数据训练LSTM网络,10%的数据作为预测数据,采用均方根误差评价指标来评价模型的效果。在三种数据集上,LSTM的预测误差均方根误差均明显低于AR和ARMA方法。该结果表明,LSTM的预测精度高于传统的AR、ARMA方法。     

基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测

随着城市化和工业化的快速发展,空气污染问题日益突出,空气质量预测显得尤为重要。当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报,例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析,但其实验结果表明该方法难以预测非常重的污染;SANKAR等使用多元线性回归对空气质量进行预测,但其实验结果表明线性模型预测精度低、效率慢;PéREZ等使用统计方法对空气质量进行预测,实验结果证明统计方法的预测精度比较低;WANG等采用改进的BP神经网络建立了空气质量指数的预测模型,其实验验证了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题;YANG等利用相邻网格的空气质量浓度效应,建立了基于随机森林的PM_(2.5)浓度预测模型,通过实验过程证明网格划分程序削弱了后续空气质量分析的质量和效率。这些方法都难以从时间角度建模,其中预测精度低是比较重要的问题。因为预测精度低可能会导致空气质量预测结果出现较大的误差。针对空气质量研究中预测精度低的问题,提出了基于长短期记忆单元(long short-term memory,LSTM)的神经网络模型。该模型使用MAPE,RMSE,R,IA和MAE等指标来检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。由于Delhi和Houston是空气污染程度比较严重的城市,所以使用的实验数据集来自Delhi的Punjabi Bagh监测站2014—2016年的空气质量数据和Houston的Harris County监测站2010—2016年的空气质量数据。LSTM神经网络与多元线性回归和回归模型(SVR)的比较结果表明,LSTM神经网络适应多个变量或多输入的时间序列预测问题,LSTM神经网络具有预测精度高、速度快和较强的鲁棒性等优点。     

基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测

交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。     

基于长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

为提高电力负荷预测的精度,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型.首先,选取28个影响电力负荷变化的因素作为预测输入候选特征,同时对部分定性表述的影响因素进行量化表征,对电力负荷特点及其影响因素分析.其次,借助皮尔逊相关系数分析选取了23个相关性较强的主要影响因素,进一步采用皮尔逊相关系数法分析影响因素对负荷...     

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.     

基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测

共享单车具有很强的流动性和高随机性,为了更加准确地预测某区域内每小时的单车使用数量,通过爬取纽约市Citi Bike共享单车的天气特征数据信息,并分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响;采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型预测共享单车的短期需求量,并与传统的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和BP(back-propagation)神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:影响单车需求量的主要因素包括温度、节假日、季节以及早晚高峰时间段等因素;与传统BP神经网络算法和循环神经网络RNN算法相比,LSTM鲁棒性高,泛化能力强,且预测结果曲线与真实结果曲线相吻合;预测精度高(精确度为0.860)均方根误差最小(为0.090),误差小。可见LSTM模型可以用来对共享单车的短时需求量进行预测。     

基于长短期记忆神经网络的企业财务风险预警模型研究

为了提高企业财务风险预警的准确度,采用长短期记忆(LSTM)神经网络算法建立企业财务风险预警模型.首先分析企业财务风险预警指标,并选取重要度高的指标构建企业财务风险预警特征样本.然后经过LSTM神经网络训练,采用遗忘门和记忆节点对历史财务数据进行遗忘和筛选,保留部分数据代入下次神经网络训练,通过反向传播获取最优权重与阈...     

基于长短期记忆神经网络的板裂纹损伤检测方法

针对板不同位置裂纹损伤的智能分类问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的板裂纹损伤检测方法.采用Abaqus二次开发建立板裂纹损伤模型,计算高斯白噪声激励下板的加速度响应,并通过数据扩充方法生成数据集,同时考虑了噪声对损伤检测的影响.建立基于LSTM的板裂纹智能检测模型,直接将板的加速度响应作为输入,不需要...     

基于双向长短期记忆网络的流体高精度识别新方法

碳酸盐岩储层的储集空间类型多样、储层性质复杂,导致流体的测井响应受到强非均质性的影响,给流体识别工作带来极大困难.针对该问题,提出基于测井序列信息的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)流体识别模型,从测井响应特征差异性分析及相似性分析两方面出发,确定敏感曲线,结合Bi-LSTM网络的输入要求,建立流体识别样本库,并获得...     

基于动态时间规整和长短期记忆的空中交通流量短期预测

空中交通流量短期预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高空中交通流量短期预测准确性,充分利用历史运行数据,提出了基于动态时间规整和长短期记忆(dynamic time warping-long short-term memory, DTW-LSTM)的空中交通流量短期预测模型。首先,分析了空中交通流的时空相关性特征,采用DTW算法衡量扇区之间交通流相关性;其次,依据相关性度量结果构建数据集,在不同输入条件下建立LSTM网络预测模型;最后,在不同时空参数组合模型间展开预测性能对比及分析。实验结果表明,相较于不考虑时空相关性的LSTM模型,本模型平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低24.5%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低31.4%,相较于时空相关性的支持向量回归(support vector regression, SVR)模型,MAE降低36.4%,RMSE降低30.6%。由此可见,通过考虑交通流时空相关性可以有效提升流量短期预测的准确性,为空中交通流预测提供有益参考。     

基于长短期记忆模型的交通拥堵预测方法

为了在交通拥堵预测算法中充分考虑各类因素的影响以及挖掘交通流数据隐含的深层特征,该文提出基于长短期记忆(Long-short term memory,LSTM)模型的交通拥堵预测方法。该方法充分考虑交通流特征、天气、节假日等因素,首先利用去噪自编码模型提取输入数据的核心特征,再使用LSTM模型长时记忆历史数据,二者结合对城市交通拥堵程度进行有效预测,通过与已有的交通拥堵预测模型进行对比,结果表明,该方法具有较高的预测准确度和鲁棒性,准确度能达到92%以上。     

基于卷积长短期记忆网络的泄漏监测算法研究

针对长距离输送管道的应用中,沿线参数无法逐点测量,采用显式数学模型的方法并不完全能获得全部准确数值,提出一种基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)的流量预测方法。该方法使用CNN网络拟合空间特征,LSTM探索时间特征。采用从实际运行管道中收集的真实数据训练出对应的深度学习模型,从而可根据沿线压力梯度预测流量,误差范围为0.3%～0.7%管道输量。将该模型用于泄漏监测,可以通过连续监测预测与实际流量之间的偏差发现管道泄漏。确定泄漏点位置时采用了基于相关压力点之间曲线距离算法。在实际管道上的现场测试表明,新算法不仅稳定有效,而且在管道设备运行过程中不会产生错误报警。     

基于注意力机制优化长短期记忆网络的短期电力负荷预测

在电力系统的经济调度中,如何合理利用电力负荷的过去和现在来推测其未来价值,具有非常长远的社会经济价值.短期电力负荷数据具有明显的时间特征,传统的深度模型越来越多地应用于该领域.然而,深度模型可能存在梯度爆炸或梯度消失,为此,提出了一种注意力机制优化长短期记忆网络的短期负荷预测模型.该模型将长短期记忆网络单元中的激活函数改进为加权激活函数组,并加入注意力机制以提高预测精度.     

基于形变长短期记忆网络的换道意图预测

混行交通下的自动驾驶车辆需具备换道意图预测能力来保障行驶安全。为尽早预测车辆换道意图,提出一种基于形变长短期记忆(mogrifier long short-term memory, M-LSTM)网络的换道意图预测模型。首先采用S-G (Savitzky-Golay)滤波器对自然驾驶数据集NGSIM(next generation simulation)进行降噪筛选,按向左换道、向右换道、直线行驶对不同时间长度的轨迹序列标注,选取车辆运动信息与环境信息输入模型,最后采用softmax函数进行意图分类。试验结果表明,在不同预判时间下,模型准确率均高于支持向量机(support vector machine, SVM)、LSTM模型,且越接近换道点预测准确率越高,在1.0、2.5 s时预测准确率分别为93.83%与81.30%。提出的模型具有良好的准确性与预判性,能为自动驾驶车辆尽早识别换道意图提供技术支持。     

基于鲸鱼优化算法改进长短期记忆神经网络的资源推荐

为了改善资源推荐算法的性能,提出基于鲸鱼优化算法(WOA)改进长短期记忆神经网络(LSTM)的资源推荐算法;首先提取资源和用户特征,构建特征差异值加权函数;然后,以资源-用户特征作为输入,建立基于LSTM的资源推荐算法,通过输入门、遗忘门、输出门及记忆节点对历史资源推荐数据按权重进行遗忘与筛选,有选择性地挑选部分数据进行循环迭代训练;考虑到LSTM的门操作需要设置的参数较多,引入WOA进行参数智能优化求解,提出WOA-LSTM算法,以提高LSTM的参数优化的精度及效率。结果表明,通过合理设置WOA参数,可以有效改善LSTM的资源推荐性能,与常用资源推荐算法相比,所提出的WOA-LSTM算法具有更高的推荐精度及稳定性。     

结合长短期记忆网络的电力系统功率缺额预测方法

电力系统在发生发电机脱落或发电机母线断线等严重的有功不平衡扰动时,会导致频率骤降. 为此,提出一种基于长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法. 该方法无需获取实时的系统惯量,仅根据负荷侧的信息就能预测出扰动后系统的功率缺额,有效改善了现有的功率缺额计算方法. 在IEEE-39节点系统上的仿真结果表明,本方法得到的功率缺额预测值与真实值的相对误差较小,预测时间较短. 与深度神经网络（deep neural networks,DNN）和支持向量回归（support vector regression,SVR）算法的预测结果进行比较,本方法能快速、准确地预测出扰动后系统的功率缺额,保障系统的频率稳定.