深业集团有限公司2021年度第四期超短期融资券法律意见书（完整）.docx
2021-11-20 22:02:09
102KB
电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.
2021-11-19 16:43:21
1.06MB
1
基于LSTM神经网络的股价短期预测模型，成烯，钟波，股价预测是时间序列预测领域最具有挑战性的问题，准确预测股价能够帮助投资者降低风险，提高收益。本文应用LSTM神经网络对股价指��
2021-11-10 23:29:33
290KB
1
基于深度学习的方面情感分析是自然语言处理的热点之一。针对方面情感，提出基于方面情感分析的深度分层注意力网络模型。该模型通过区域卷积神经网络保留文本局部特征和不同句子时序关系，利用改进的分层长短期记忆网络（LSTM）获取句子内部和句子间的情感特征。其中，针对LSTM添加了特定方面信息，并设计了一个动态控制链，改进了传统的LSTM。在SemEval 2014的两个数据集和Twitter数据集上进行对比实验得出，相比传统模型，提出的模型的情感分类准确率提高了3%左右。
2021-11-10 11:45:01
1.64MB
1
命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词向量, 其次将训练出来的词向量输入BiLSTM-CRF模型做进一步训练处理. 实验结果表明, 该模型在MSRA语料和人民日报语料库上都达到相当不错的结果, F1值分别为94.65%和95.67%.
2021-11-09 18:16:01
1.5MB
1
目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型，提出一种新的负荷预测思路，即从传统频域预测方法的误差入手，通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测，然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型，并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性，达到了提高短期负荷预测精度的目的。
2021-11-08 09:55:17
731KB
1
lstm代码matlab
lstm_matlab
长短期记忆的matlab版本该代码适用于
lstm
模型。
各个文件的作用列举如下：
lstmcellsetup.m：为前馈反向传播神经网络创建一个
lstmcell
层。
lstmcellff.m：执行前馈传递。
lstmcellbp.m：执行反向传播。
lstmcellupdate.m：用计算的梯度更新权重和偏差gradientTest.m：测试
lstmcellbp.m
计算的梯度是否正确toyexample：玩具使用代码的例子。
2021-11-07 15:42:38
7KB
1
燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.
2021-11-03 20:05:02
1.94MB
1