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基于LSTM神经网络的PM2.5预测.周永生.【摘要】：近年来,随着我国经济快速发展,工业化和城市化进程加快,以PM2.5为主的空气污染问题越来越突出,严重影响人民的生产和生活。.因此实现对PM2.5精准预测具有重要的现实意义和社会价值。.本文设计了改进型LSTM...
文章的主要研究内容:1.提出了基于群分解和长短期记忆网络(SwarmDecomposition-LongShortTermMemory,SWD-LSTM)的齿轮箱故障诊断方法。.首先,引入了一种新的信号处理方法—SWD分解;运用信号对SWD方法的频率区分能力进行了分析;然后,结合形态学滤波,提出了基于群分解...
湖南科技大学硕士学位论文图2.2Sigmoid激活函数图2.3Tanh激活函数Fig.2.2SigmoidactivationfunctionFig.2.3Tanhactivationfunction图2.4RELU激活函数Fig.2.4RELUactivationfunction(3)RELU激活函数公式如式2.8所示，曲线如图2.4所示，它是
LSTM网络框架和关节点共现性（Co-occurrence）的挖掘之于行为识别欣赏完“网红”的魅力之后，我们还是回归一下LSTM网络的本真吧。近年来，除了在网络结构上的探索，如何在网络设计中利用人的先验知识以及任务本身的特性来提升性能，也越来越多地受到关注。
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文阅读问题描述：传统LSTM结构ConvLSTM结构问题描述：时空域序列预测问题：需要通过过去的雷达图预测未来的雷达图：其中，χ∈RP×M×N\chi\inR^{P\timesM\timesN}χ∈RP×M×N，表示面积范围M×NM\timesNM×N的PPP个观测，需要通过过去的JJJ...
基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型.罗宇1,罗林艳2,范嘉智1,段思汝1,高文娟1.1.中国气象局气象干部培训学院湖南分院,长沙410125;2.湖南省气象信息中心,长沙410118.收稿日期:2019-10-18发布日期:2020-04-24.作者简介:罗宇（1984-）,男,四川巴中人,高级...
这个专题分成三个部分：1、lstm的深入理解2、lstm在caffe中的实现细节3、lstm在实际中的应用，第三部分包括了我对经典论文lrcn中activityrecognition的复现以及在大数据比赛中别出心裁地使用lstm取得的令人满意的实验结果。
一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。1.2情感分类任务自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看...
4.1论文工作的总结本文把原始武警警务数据处理后，运用机器学习的相关算法和理论知识，建立LSTM神经网络预测模型，帮助分析近几年湖南发生的事件内在联系，认清现实风险问题，提升各地武警部队决策的精确性和科学性，进而有效提升了部队战斗力。
基于LSTM神经网络的PM2.5预测.周永生.【摘要】：近年来,随着我国经济快速发展,工业化和城市化进程加快,以PM2.5为主的空气污染问题越来越突出,严重影响人民的生产和生活。.因此实现对PM2.5精准预测具有重要的现实意义和社会价值。.本文设计了改进型LSTM...
文章的主要研究内容:1.提出了基于群分解和长短期记忆网络(SwarmDecomposition-LongShortTermMemory,SWD-LSTM)的齿轮箱故障诊断方法。.首先,引入了一种新的信号处理方法—SWD分解;运用信号对SWD方法的频率区分能力进行了分析;然后,结合形态学滤波,提出了基于群分解...
湖南科技大学硕士学位论文图2.2Sigmoid激活函数图2.3Tanh激活函数Fig.2.2SigmoidactivationfunctionFig.2.3Tanhactivationfunction图2.4RELU激活函数Fig.2.4RELUactivationfunction(3)RELU激活函数公式如式2.8所示，曲线如图2.4所示，它是
LSTM网络框架和关节点共现性（Co-occurrence）的挖掘之于行为识别欣赏完“网红”的魅力之后，我们还是回归一下LSTM网络的本真吧。近年来，除了在网络结构上的探索，如何在网络设计中利用人的先验知识以及任务本身的特性来提升性能，也越来越多地受到关注。
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文阅读问题描述：传统LSTM结构ConvLSTM结构问题描述：时空域序列预测问题：需要通过过去的雷达图预测未来的雷达图：其中，χ∈RP×M×N\chi\inR^{P\timesM\timesN}χ∈RP×M×N，表示面积范围M×NM\timesNM×N的PPP个观测，需要通过过去的JJJ...
基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型.罗宇1,罗林艳2,范嘉智1,段思汝1,高文娟1.1.中国气象局气象干部培训学院湖南分院,长沙410125;2.湖南省气象信息中心,长沙410118.收稿日期:2019-10-18发布日期:2020-04-24.作者简介:罗宇（1984-）,男,四川巴中人,高级...
这个专题分成三个部分：1、lstm的深入理解2、lstm在caffe中的实现细节3、lstm在实际中的应用，第三部分包括了我对经典论文lrcn中activityrecognition的复现以及在大数据比赛中别出心裁地使用lstm取得的令人满意的实验结果。
一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。1.2情感分类任务自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看...
4.1论文工作的总结本文把原始武警警务数据处理后，运用机器学习的相关算法和理论知识，建立LSTM神经网络预测模型，帮助分析近几年湖南发生的事件内在联系，认清现实风险问题，提升各地武警部队决策的精确性和科学性，进而有效提升了部队战斗力。
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