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基于改进的长短期神经网络电池电容预测,基于DBN+LSTM+SVM的电池电容预测

目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的客电池电容预测
完整代码: 基于长短期神经网络LSTM的公交站客流量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184734
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

为增加电动车行驶里程,电池电容预测是一种比较难的预测,随机性比较大,长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络,克服了梯度爆炸的问,电池电容数据也是一种时间序列的数据,用LSTM神经网络进行预测,准确率更高
摘要
LSTM原理,MATALB编程长短期神经网络LSTM的客流量预测。

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元,最左边函数依情况可能成为区块的input,右边三个会经过gate决定input是否能传入区块,左边第二个为input gate,如果这里产出近似于零,将把这里的值挡住,不会进到下一层。左边第三个是forget gate,当这产生值近似于零,将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate,他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本&

http://www.lryc.cn/news/121259.html

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