改进型LSTM网络光伏发电功率预测研究叶興; 薛家祥【期刊名称】《《中国测试》》【年(卷),期】2019(045)011【总页数】7页(P14-20)【关键词】光伏发电; 长短期记忆网络; 深度学习; 循环神经网络【作 者】叶興; 薛家祥【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院 广东广州510640【正文语种】中 文【中图分类】TM6150 引 言光伏发电并网系统中光伏板易受太阳能辐射强度等气象...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０２７引用格式：赵瑜，霍永华，黄伟，等．基于双向ＬＳＴＭ模型的流量异常检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１７１２－１７１８．［ＺＨＡＯＹｕ，ＨＵＯＹｏｎｇｈｕａ，ＨＵＡＮＧＷｅｉ，ｅｔａｌ．ＴｒａｆｆｉｃＡｎｏｍａｌｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭＭｏｄｅｌｓ［...

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究深度学习在医学影像处理领域表现出了巨大的潜力，并且在许多任务中取得了令人瞩目的成果。其中一项重要的任务是去除医学影像中的伪影，特别是在CT图像中由于各种原因产生的伪影。本文将针对基于深度学习的CT图像伪影去除算法进行研究，以提高影像的质量和准确性。首先，我们需要深入了解影响CT图像质量的主要因素和伪影的来源。CT图像中的伪影可能是由于不均匀的X射线穿透，散射，...

数据预处理中的正则化方法数据预处理是数据挖掘中最基础、最重要的步骤之一。其主要目的是将原始数据转化为高质量、高可靠的数据，以便进行下一步的分析。在数据预处理的过程中，正则化方法是一个不可或缺的环节。它能够有效地去除异常值、解决数据的不完整性、减少数据的噪声，使数据变得更加完整、准确、可靠。本文将着重介绍数据预处理中的正则化方法。一、正则化方法的概述正则化方法是一种用来处理数据的统计学方法。其主要目...

卷积神经网络中的过拟合问题研究卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域中应用广泛的一种算法。它可以实现从图片、语音、文本等数据中提取特征，进而实现分类、识别、预测等任务。然而，对于CNN来说，一个常见的问题就是过拟合。本文将探讨CNN中的过拟合问题，以及解决这一问题的方法。一、过拟合问题及其产生原因正则化网络所谓过拟合问题，就是指CNN在训练...

技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局：82-946《现场总线技术应用200例》网络与通信李林广：硕士工程师基金颁发部门：南京工程学院；项目名称：基于正则表达式匹配的网络设备自动管理模型；编号:KXJ08097基金申请人：李林广基于正则表达式匹配的网络设备自动管理系统Network device automatic management system based...

交流Experience ExchangeDI G I T C W 经验262DIGITCW2019.03近年来，全球信息化进程不断推进，计算机技术也得到了飞速发展，互联网如今已是人们生活中不可缺少的存在。相关研究资料显示，我国网民规模数量已经高达7.56亿左右。但是，在各国网络覆盖规模不断扩大的背景下，很多现实企业纷纷看到了互联网的各种优势，将现实中的业务一步步的转移到网络世界里。部分企业和银行...

如何调整卷积神经网络的参数以获得更好的性能卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，对图像进行特征提取和分类。然而，仅仅搭建一个CNN模型并不足以获得最佳的性能，调整参数也是至关重要的一步。本文将探讨如何调整卷积神经网络的参数以获得更好的性能。一、学习率调整学习率是控制模型参数...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910172625.9(22)申请日 2019.03.07(71)申请人 华东理工大学地址 200237 上海市徐汇区梅陇路130号(72)发明人 陈志华　陈莉莉　陈若溪　刘潇丽　刘韵娜　仇隽　胡灼亮　(51)Int.Cl.G06T  11/00(2006.01)G06N...

Modeling and Simulation 建模与仿真, 2023, 12(2), 1583-1592 Published Online March 2023 in Hans. /journal/mos  /10.12677/mos.2023.122147基于RFR 模型的抗乳腺癌候选药物优化宛翔天，杨家麒，...

岭回归的原理岭回归是一种用于处理具有多重共线性问题的线性回归分析的技术。当数据集中的自变量（特征）彼此相关程度较高时，常常会出现多重共线性的现象，这会导致普通最小二乘法（OLS）出现严重的过拟合问题，使得回归系数的估计不可靠。岭回归的原理可概括为以下几点：1. 岭回归采用一种“收缩”（shrinkage）的方法来解决多重共线性问题。它引入一个调节参数λ，通过对回归系数的幅度进行限制，从而提高回归模...

als系统故障解决方法ALS（交替最小二乘法）是一种用于解决矩阵分解问题的推荐算法，广泛应用于推荐系统中。然而，在实际应用中，ALS系统也会出现故障和问题。本文将针对ALS系统故障进行分析，并提出解决方法。一、ALS系统故障的常见原因1. 数据不完整或含有噪音：ALS算法需要依赖大量的用户-物品评分数据进行计算，如果数据不完整或含有噪音，会影响算法的准确性和稳定性。2. 参数设置不合理：ALS算法...

lasso回归方法参数Lasso回归是一种经典的回归分析方法，也是一种正则化线性回归模型。与最小二乘法相比，Lasso回归在估计模型系数时加入了L1正则化项，从而使得部分系数变为0，达到变量选择和降维的目的。在使用Lasso回归时，需要设置一些参数，下面将详细介绍这些参数。1. alpha（拉格朗日乘子）Alpha是Lasso回归中的一个重要参数，它控制了正则化项的强度。较大的Alpha会导致更多...

数字图像处理中的去噪技术研究第一章：引言数字图像处理是一门涉及将图像进行数字化和处理的学科，随着数字图像技术的迅速发展，我们越来越需要对图像进行去噪处理，以提高图像的质量。本文将围绕数字图像处理中的去噪技术展开研究。第二章：去噪技术的现状和意义2.1 去噪技术的现状随着数字图像处理技术的发展，各种去噪技术层出不穷。目前常用的去噪技术包括加权最小二乘法、小波变换、总变差正则化等。2.2 去噪技术的意...

第41卷第11期2020年11月哈㊀尔㊀滨㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报Journal of Harbin Engineering UniversityVol.41ɴ.11Nov.2020低信噪比环境下声场重建的正则化方法改进肖友洪1，陈艺凡1，班海波2，姜来旭1，段宇华1(1.哈尔滨工程大学动力与能源工程学院，黑龙江哈尔滨150001;2.中车大连机车研究所有限公司，辽宁大连116021)摘㊀要：针对...

岭回归原理岭回归是一种用于处理多重共线性问题的统计方法，它在普通最小二乘法的基础上加入了正则化项，通过控制模型的复杂度来提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据往往存在多重共线性，即自变量之间存在较强的相关性，这会导致最小二乘法估计的不稳定性和误差增大。岭回归通过引入正则化项，可以有效地解决这一问题。岭回归的原理是基于最小二乘法的基础上，加入了一个惩罚项，这个惩罚项是一个参数λ与模型系数向量的L2范...

基于最小二乘支持向量回归的数据处理算法研究一、引言数据处理是数据分析和挖掘的重要步骤之一，它的作用是对数据进行预处理、清洗、融合、变换等操作，以提取数据中的有效信息，为后续的分析和建模打下基础。而支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是机器学习中常用的回归方法之一，它的优点是具有一定的鲁棒性和泛化能力，适用于高维数据和非线性回归问题。本文将介绍基于最小二乘支持...

回归分析是一种统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在实际应用中，常常会遇到变量间存在多重共线性或高维数据的情况，这时偏最小二乘回归模型(PLS回归)就显得尤为重要。本文将介绍偏最小二乘回归模型的应用技巧，帮助读者更好地理解和运用这一方法。一、 偏最小二乘回归模型的原理偏最小二乘回归模型是一种降维技术，它可以在解决多重共线性和高维数据问题时发挥作用。其原理是将自变量和因变量在低维空间中表示，...

机器学习技术中的正则化方法及其应用案例正则化方法是机器学习中常用的技术之一，用于解决过拟合问题。在训练模型时，过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的情况。正则化方法通过对模型的复杂度进行惩罚，可以在一定程度上减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。本文将介绍几种常见的正则化方法，并介绍它们在实际应用中的案例。一、L1正则化L1正则化又称为L1范数正则化或者Lasso正则化。它的定...

题目：最小方差法估计得到的回归方程1. 概述最小方差法是一种常用的回归分析方法，通过最小化残差平方和来寻最优的拟合回归方程。在实际应用中，最小方差法能够有效地估计得到回归方程，帮助分析人员理解变量之间的关系并进行预测。2. 最小方差法的原理最小方差法是基于以下原理进行的：假设我们有n组样本数据，每组数据包括自变量x和因变量y。我们想要通过这些数据来建立一个线性回归方程，以y = β0 + β1x...

非负最小二乘法 matlab正则化最小二乘问题    非负最小二乘法是一种优化方法，可用于解决线性回归问题。它是一种在数据集中寻最小平方误差的方法，但对于数据集中有些变量值为负的情况，它可以将这些变量的解设定为0，以得到非负解。    在MATLAB中，我们可以使用“nnls”函数来进行非负最小二乘法的计算。这个函数可以通过以下语法进行调用： ...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 106932125 A(43)申请公布日 2017.07.07(21)申请号 CN201710098516.8(22)申请日 2017.02.22(71)申请人 中国科学院电子学研究所;中国科学院大学    地址 100190 北京市海淀区北四环西路19号(72)发明人 王军波 朱林 陈德勇 谢...

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种多变量回归分析方法，其目标是通过最小化因变量的均方残差和来建立潜在变量与观测变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用caret包中的plsr函数来执行偏最小二乘法，并利用vip包计算变量的重要性。1 1. 安装和加载必要的包首先，确保已经安装了caret和vip包。如果未安装，可以使用以下命令进行安装：install.pac...

文章编号!007-757X(2021)02-0169-04混沌分析和最小二乘支持向量机的毕业生就业率预测模型翟晓鹤(新疆医科大学护理学院，新疆乌鲁木齐830054)摘要：毕6生就业率是评价一个高校学生质量8—个重要指标，毕业生就业率建模与预测对高校就业工作具有重要的指导意义。由于毕业生就业率的影响因素多，使得毕6生就6率具有比较强8随机性和混池变化特点，为了提高毕6生就6率预测精度，提出了混池分析...

最小范数最小二乘解c++    最小范数最小二乘解，又称为正则化最小二乘法，是一种用来求解线性方程组的方法。下面是一个使用C++编写的示例代码：    ```c++#include <iostream>#include <Eigen/Dense>    using namespace Eigen;  &n...

最小二乘法和lasso正则化最小二乘问题    最小二乘法是一种经典的回归分析方法，它通过最小化误差平方和来拟合数据。最小二乘法假设误差服从正态分布，因此可以使用正态分布的性质来进行推导和计算。最小二乘法在处理低维数据时效果比较好，但在高维数据中容易出现过拟合的问题。    Lasso是一种基于奥卡姆剃刀原理的回归分析方法，它通过对系数进行L1正则化来进行特...

基于核正则化最小二乘方法的深度体系结构深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了在大规模数据集上进行复杂任务的能力。深度学习模型的复杂性和泛化能力取决于其网络结构的设计和参数的优化方法。其中，基于核正则化最小二乘方法的深度体系结构是一种常用的方法，本文将详细介绍该方法的原理和应用。介绍一下正则化方法。在机器学习中，正则化是一种用于减小模型复杂度和防止过拟合的技...

移动最小二乘法详解    移动最小二乘法是一种常用的数据平滑方法，常用于时间序列数据的处理。它基于最小二乘法，通过逐步调整拟合窗口的大小，来平滑数据。    其具体步骤如下：    1.选择一个拟合窗口的大小，通常为奇数。    2.在数据序列上滑动窗口，计算窗口内的数据的平均值和标准偏差。   ...

python最小二乘拟合【原创实用版】1.引言  2.最小二乘法的概念  3.Python 中的最小二乘拟合  4.线性拟合的例子  5.非线性拟合的例子  6.总结正文【引言】  正则化最小二乘问题在数学和统计学中，最小二乘法是一种通过最小化误差的平方和来寻最佳拟合线的方法，被广泛应用于数据分析和科学计算中。在 Python 中，可以...

最小二乘解非线性方程组最小二乘法是一种用于求解非线性方程组的有效方法。它的基本思想是：通过最小化残差平方和来求解非线性方程组的解。最小二乘法的基本步骤如下：1.给定一组非线性方程组，其中有n个未知量，m个方程；2.将未知量表示为一个n维向量x，将方程组表示为一个m维向量f；正则化最小二乘问题3.构造残差平方和函数：S=∑(f-f^)^2，其中f^是模型函数；4.求解S的最小值，即求解x的最优解；5...