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基于组合神经网络模型的金融时序预测被引量：2
《现代计算机》2022年第22期37-41,46,共6页卜钰家 
金融市场中的股票价格具有波动性和复杂性,而如今传统模型很难有效进行股价预测。选取上证指数作为数据集,提出了BP-LSTM模型和ARIMA-LSTM模型这两种混合模型,BP-LSTM模型利用BP模型提取数据中的非时序信息,再用LSTM模型提取数据中的时...
关键词：组合神经网络模型 LSTM模型 BP模型 ARIMA模型 股价预测 
基于多模态特征及卷积神经网络的智慧教室人物行为识别方法被引量：1
《黑龙江工程学院学报》2023年第6期29-34,共6页李梅琴 
为了精准识别不同环境多类别人物行为,使其适用于多个场景,研究基于多模态特征及卷积神经网络的智慧教室人物行为识别方法。通过智慧教室多类别人物视频的均匀稀疏采样,获取智慧教室多类别人物RGB图像及人物行为图像,采用由改进3D CNN...
关键词：智慧教室 多模态特征 人物行为识别 卷积神经网络 LSTM模型 多类别 
基于人工智能技术的船舶居住舱暖通控制系统设计
《舰船科学技术》2024年第20期163-166,共4页艾丽容 徐杰 
湖北省教育厅规划办重点课题项目(2023GA096)。
为了保证舱内居住的舒适度设计基于人工智能技术的船舶居住舱暖通控制系统。传感器采集居住舱环境数据,对数据进行预处理,通过LSTM模型预测舱内环境变化趋势,根据预测结果调节暖通系统的风速、供热及供冷量等运行参数,实现居住舱暖通系...
关键词：人工智能 船舶居住舱 暖通控制 智能传感器 LSTM模型 
餐饮服务评价情感倾向分析——基于不同分类模型的比较
《应用数学进展》2023年第3期940-952,共13页蔡翔宇 
餐饮业作为“永不落幕的黄金行业”,近年受网络发展与疫情的影响,呈现“堂食”与“外卖”并存之势。为提高餐饮业的竞争力,准确把握用户的需求倾向尤为重要,本文对不同餐饮企业的餐品评论数据进行数据分析,构建不同的分类模型对餐饮服...
关键词：情感倾向分析 数据分析 K近邻 LSTM模型 
基于LSTM-RBF的水路货运量预测被引量：4
《科学技术与工程》2023年第18期7995-8001,共7页王鑫鑫 沈晓攀 王琪 徐仟 
湖北省教育厅高等学校哲学社会科学研究重大项目(19ZD015)。
水路运输是交通和货运的重要组成部分,水路货运量的预测对各地经济发展有重要意义。近年来随着经济形势的变化和多式联运的快速发展,水路货运量的数据波动加大,精准预测的难度变得更大。因此提出了一种基于长短期记忆网络(long short-te...
关键词：水路货运量 偏相关分析 LSTM模型 RBF模型 组合预测 
期刊h指数的集成预测研究被引量：2
《情报学报》2023年第5期575-584,共10页宋艳辉 傅绮媛 邱均平 
国家社会科学基金重点项目“基于大数据的科教评价信息云平台构建和智能服务研究”(19ZDA348)。
期刊学术影响力的预测逐渐受到期刊界和学术界的广泛关注。Hirsch曾指出,相比于其他文献计量指标,h指数具有更好的预测能力,预测期刊h指数的未来发展相当于预测期刊影响力的未来演化。本文以中文社会科学引文索引为数据源库,以我国图书...
关键词：期刊H指数 集成预测 VAR模型 VEC模型 LSTM模型 
基于Transformer和LSTM算法的河套灌区土壤水分预测研究
《节水灌溉》2025年第2期1-8,14,共9页王钥 郑方元 雍婷 查元源 周龙才 徐祥森 
国家自然科学基金(52279042);广西科技计划项目(桂科AB23026021)。
土壤水是土壤中的关键指标,其变化直接影响着作物生长,并影响着水资源利用的管理决策。因此,准确地预测土壤水分有利于对农业水资源进行合理的规划利用。使用深度学习算法进行土壤水分预测在当前的农业、水资源管理和生态学等领域具有...
关键词：土壤水分预测 深度学习 时序预测 Transformer模型 LSTM模型 数据滞后 
基于多维度选取相似日的光伏功率预测
《新型工业化》2020年第8期63-65,共3页常悦 马玉鑫 
由于某些光伏电站地处偏僻或者电站条件的限制,使得电站不能获取完善准确可靠的天气信息,其中辐照强度、天气条件、温度等环境对于光伏出力的影响较大,天气信息的不充分会使预测精度下降。因此,本文引入一种通过对天气信息的相关性分析...
关键词：相关性分析 聚类分析 LSTM模型 神经网络模型 功率预测 
LSTM神经网络模型在冠心病月度入院人数预测中的研究被引量：4
《中西医结合心脑血管病杂志》2021年第18期3145-3148,共4页贾子舟 张钰嘉 荣书玲 李保 
山西省重点研发计划项目(No.201803D31116);山西省卫生健康委员会科研课题计划项目(No.2017049);山西省科技成果转化引导专项项目(No.201804D131046)。
目的分析太原市某三级甲等医院冠心病月入院人数的变化趋势,建立冠心病月入院人数的LSTM神经网络模型,科学预测冠心病月入院人次,为冠心病的防治工作提供理论指导。方法基于太原市某三级甲等综合医院心血管内科2015年1月—2021年3月冠...
关键词：冠心病 月入院数 LSTM模型 预测 
三种时间序列模型预测红细胞类血液需求趋势效果对比
《中国输血杂志》2025年第2期257-262,共6页邱亚娟 张建平 罗佳 李培林 罗孟卓 李琼英 刘格 雷情 廖凯 
湖南省卫生健康委2024年度卫生科研课题(W20243276)。
目的 运用自回归移动平均模型(autoregressive intgrated moving average model, ARIMA)、长短时记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM)和ARIMA-LSTM组合模型对长沙地区红细胞用血趋势进行分析和预测,为本市制定合理、有效的...
关键词：ARIMA模型 LSTM模型 ARIMA-LSTM模型 需求/预测 红细胞 
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