【lstm预测】基于灰狼优化算法改进的lstm预测matlab源码.zip

双向LSTM进行命名实体识别NER

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ print(np.shape(X))#(1920, 45, 20) X=sequence.pad_sequences(X, maxlen=100, padding='post') print(np.shape(X))#(1920, 100, 20) model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0,input_shape=(100,20))) model.add(LSTM(128,dropout_W=0.5,dropout_U=0.5)) model.add(Dense(13,activation

孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一，在我国位居孕妇死亡原因首位，然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及，以及机器学习和深度学习技术的发展，为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据，构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明，利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的，能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考，为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持，对降低产后大出血致死率具有积极意义.

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.

为了提高情感识别的分类准确率，提出一种将栈式自编码神经网络（SAE）和长短周期记忆单元循环神经网络（LSTM RNN）融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩，随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证，得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明，SAE对多模态生理特征进行了有效融合，LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。

抽象总结：局部注意在编码器-解码器体系结构中使用LSTM实现抽象总结

【预测模型】基于emd-lstm实现风速数据预测matlab源码.zip

基于RNN_LSTM结构的股市预测代码，包含详细的文档介绍，代码以及数据，对了解LSTM工作原理及实现有很大帮助

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