matlab实战+基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股价预测+数据分析+机器学习
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2022-09-05 12:06:12
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实体关系抽取旨在识别网络文本中的实体，并提取出文本中实体之间隐含的关系。研究表明，深度神经网络在实体关系抽取任务上具有可行性，并优于传统关系抽取方法。目前的关系抽取方法大都使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），然而CNN只考虑连续词之间的相关性而忽略了非连续词之间的相关性。另外，LSTM虽然考虑了长距离词的相关性，但提取特征不够充分。针对这些问题，提出了一种CNN和LSTM结合的实体关系抽取方法，采用3种结合方法进行了实验，验证了该方法的有效性，在F1值上有一定的提升。
2022-05-20 16:15:14
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CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节
卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。
长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。
2022-05-14 16:05:46
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为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。
2022-05-12 12:52:07
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LSTM(Long Short Term Memory，长短期记忆网络)介绍
介绍：LSTM，也就是长短期记忆网络，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。要想较好理解LSTM请先查看之前写的RNN的简单理解文章。在传统RNN训练经常会出现无法解决长期依赖、梯度消失和梯度爆炸的问题，学习能力有限，在实际任务中的效果往往达不到预期效果。此时引入LSTM，LSTM是RNN的一种变体，是为了解决长期依赖问题而专门设计出来的，可以对有价值的信息进行长期记忆，减小了循环神经网络的学习难度。
应用领域：语音识别、语言建模、机器翻译、命名实体识别、图像描述文本生成。
图说LSTM结构
LSTM图标
2022-03-16 19:53:33
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我国城市轨道交通已进入快速发展期,准确预测城轨交通短时客流量,对于城轨运营安全、运营效率及运营成本具有重要意义.城轨交通短时客流量由于具有强随机性、周期性、相关性及非线性的特征,浅层模型的预测精度并不理想.对此,基于深度信念网络(DBN)和支持向量回归机(SVM),提出城轨交通短时客流深层预测模型(DBN-P/GSVM),同时基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)实现SVM的参数寻优.最后,对成都地铁火车北站客流量预测进行实例分析.结果表明,DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、绝对误差均值及绝对百分比误差均值等方面均优于浅层模型——GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型,以及深层模型长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax.
2021-12-02 10:50:39
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针对注意缺陷多动障碍（attention deficit hyperactivity disorder，ADHD）儿童和正常儿童的分类问题，实验采用经典干扰控制任务范式对两类儿童的事件相关电位（event-related potential，ERP）进行了研究，旨在通过ERP特征实现其分类。实验首次使用长短期记忆（long-short term memory，LSTM）方法分析两类儿童前额叶与顶枕叶脑区最佳电极（p<0.05）潜伏期（200~450 ms）的脑电信号，并自动学习和分类其ERP特征。相比常规分类方法，LSTM方法的分类率略高，可达95.78%。研究结果表明LSTM方法有助于ADHD儿童脑电信号的分类，为ADHD儿童个体诊断技术提供了一种新思路。
2021-12-01 20:34:48
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滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势; 最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.
2021-11-30 16:27:13
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在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法，本文的提出了使用神经网络的方法分析二级市场金融数据。本文首先提出了在金融二级市场上使用神经网络方法的思路，其次证明了在二级市场使用神经网络进行数据分析的可行性，并且根据金融数据的特点设计出一种适合于处理金融数据的CNN-LSTM网络来处理数据。该网络对比传统的简单的统计方法和一些神经网络方法比如逻辑回归，卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）等方法，在对市场价格变化在较短时间内的预测和在较长时间内的预测都有显著的提高，比简单的统计方法提高10%，比其他神经网络提高5%。提出了一种能够较为有效分析金融二级市场数据的方法。
2021-11-26 18:57:14
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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
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