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检索条件："关键词=Bi-LSTM模型 "
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基于注意力加强Bi-LSTM模型的TBM掘进参数预测研究被引量：10
《现代隧道技术》2022年第4期69-80,共12页张庆龙 朱燕文 马睿 严冬 杨传根 崔同欢 李庆斌 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-TP-20-043A1);水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放研究基金资助课题(sklhse-2021-C-04);华能集团总部科技项目(HNKJ19-H15)。
使用Bi-LSTM模型预测TBM掘进参数时在模型训练用时与收敛速度方面存在不足。对传统注意力机制使用方式进行改进,提出了一种以并行融合方式形成的注意力加强的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM+EMB_ATT)智能预测模型,并选取完整掘进循环数据预...
关键词：TBM 注意力机制加强 Bi-LSTM模型 完整掘进周期 掘进参数预测 
基于Bi-LSTM的古籍事件句触发词分类方法研究被引量：3
《农业图书情报学报》2021年第9期27-36,共10页马晓雯 何琳 刘建斌 李章超 高丹 
国家社科基金项目“基于典籍的中华传统文化知识表达体系自动构建方法研究”(18BTQ063)。
[目的/意义]开展面向数字人文的古籍触发动词识别及分类研究,对于古籍文本的深层次挖掘和内容揭示具有重大的意义。本文利用深度学习分类算法,探索依据古籍触发词进行事件句文本多元分类的自动化方法。[方法/过程]在构建了典籍事件触发...
关键词：触发词分类 Bi-LSTM模型 多元分类 《左传》 
基于Bi-LSTM和迁移学习的多元汇率预测研究
《电脑编程技巧与维护》2022年第7期39-41,45,共4页高婕 余雅莉 余子杰 曹子龙 
大学生创新创业训练计划项目,S202110359177,省级。
提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)的模型来预测外汇市场的短期趋势,利用迁移学习,将短期模型应用到长期汇率预测中,结果表明,使用迁移学习进行长期汇率预测不仅节省了预测模型的训练时...
关键词：Bi-LSTM模型 迁移学习 长短期 汇率预测 
基于文本情感的投资者情绪与股指关系研究
《河南科学》2021年第5期829-837,共9页李珊 丁宇 陈妙苗 郑晨 
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(NJ2019023);教育部课题基金资助项目(15YJC630122);国家社会科学基金资助项目(17BGL055)。
为了研究我国散户投资者情绪与股指之间的相互关系,以东方财富网"上证指数"股吧的用户发帖为样本数据,利用Bi-LSTM模型对发帖内容进行文本情感分类,在此基础上设计投资者直接情绪指标,并结合间接情绪指标构建新的综合投资者情绪指数.利...
关键词：投资者情绪指数 直接情绪 上证股指 文本情感分类 Bi-LSTM模型 
基于双向长短时记忆网络模型的汽车搭铁失效故障诊断方法被引量：1
《兵器装备工程学报》2022年第7期286-292,共7页常红梅 
陕西省科技厅项目(2020GY-120)。
现有车辆电路多数为单线制或者负极搭铁回路,为及时有效发现汽车搭铁失效故障,提出基于Bi-LSTM(双向长短时记忆网络)模型的汽车搭铁失效故障诊断方法。采用最优分数阶傅里叶变换分形维数,将汽车搭铁故障响应信号映射到分数阶空间中计算...
关键词：Bi-LSTM模型 失效故障 搭铁失效 诊断方法 分形维数 特征向量 
基于Bi-LSTM深度学习的股票价格预测被引量：2
《统计学与应用》2021年第3期538-546,共9页侯亚妮 
股票价格的预测一直受到金融投资者及学者的广泛关注,同时也是学者的研究重点。股票价格的非线性性、波动性等特点使得使用传统统计学方法进行股票预测的准确率较不理想。长短时记忆循环网络(LSTM)模型在处理时间序列数据上有很大的优势...
关键词：股票价格预测 深度学习 Bi-LSTM模型 
融合深度学习模型和上下文特征的健康话题短文本分类被引量：1
《电视技术》2023年第7期18-23,27,共7页侯震 童惟依 邓靖飞 李扬 
2021年中国医学科学院院校创新工程项目(2021-I2M-1-033)。
公众社交媒体中,健康话题短文本存在特征维度稀疏、语义模糊、数据规模大等特点,导致其文本特征难以提取。对此,提出一种融合ERNIE和Bi-LSTM的融合模型ERNIE-Bi-LSTM,通过渐进式学习方法和双向注意力机制,提升健康话题短文本的分类效果...
关键词：健康热点分类 短文本分类 ERNIE模型 Bi-LSTM模型 
基于Bi-LSTM模型的桥梁健康监测挠度预测方法
《公路》2024年第10期213-219,共7页聂华伟 应江虹 邓捷 
贵州省科技计划项目-基于人工智能的在役中小跨径混凝土桥梁健康监测与预警系统研究-黔科合基础,项目编号[2020]1Y280;贵州省科技计划项目-贵州省山区桥梁智能检测与维护科技创新人才团队建设-黔科合平台人才-CXTD,项目编号[2021]008。
从桥梁结构健康状况评估的需求出发,分析挠度、应力和温度的关系特征,提出了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型的桥梁结构挠度预测方法。该方法利用Bi-LSTM在时间序列建模方面的优势,对桥梁结构监测中挠度数据与应力和温度数据之间...
关键词：桥梁结构健康监测 Bi-LSTM模型 监测数据 挠度预测 
一种结合深度学习和集成学习的情感分析模型被引量：11
《哈尔滨工业大学学报》2018年第11期32-39,共8页金志刚 韩玥 朱琦 
国家自然科学基金项目(71502125)
随着社交媒体的不断发展,用户评价已成为网络决策的关键因素.为了准确分析社交媒体用户评价的情感倾向性,更好地推进舆情分析、推荐算法等工作,本文通过对Bi-LSTM模型和Bagging算法的改进,提出了一种新的情感分析模型—Bi-LSTMM-B模型....
关键词：情感倾向性分析 深度学习 集成学习 Bi-LSTM模型 Maxout神经元 BAGGING算法 
基于Payload2Vec的Tor匿名网络流量识别和分类被引量：2
《网络安全技术与应用》2023年第6期10-14,共5页陶霜霜 胡天乐 许崇海 张慎文 李鲁群 
教育部产学合作协同育人项目(No.309-C-6105-17-06)。
为有效识别和分类Tor匿名网络流量,提出基于有效载荷嵌入模型(Payload to Vector)的分类方法。首先将数据包字节序列直接转换为字符串,利用滑动窗口对字符串分割,得到流量字符串。然后将流量字符用高维向量表示,进一步引入基于多头自注...
关键词：有效载荷嵌入模型 Bi-LSTM模型 多头自注意力机制 Tor流量分类 
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