基于机器学习算法的超声波预测TP2铜材晶粒度模型优化研究

1

作者 岳峰丽 郭威 +6 位作者 刘明华 陈大勇 刘劲松 刘欢 宋鸿武 王松伟 褚晓光 《精密成形工程》 北大核心 2025年第9期185-194,共10页

目的借助机器学习算法对超声波衰减系数-平均等效晶粒尺寸模型(AC-AGS)进行优化,以实现高效准确的铜材晶粒尺寸预测。方法通过超声检测设备获得不同温度热处理后的TP2铜材的界面波幅值以及一次底面回波幅值,并通过幅值数据计算衰减系数... 目的借助机器学习算法对超声波衰减系数-平均等效晶粒尺寸模型(AC-AGS)进行优化,以实现高效准确的铜材晶粒尺寸预测。方法通过超声检测设备获得不同温度热处理后的TP2铜材的界面波幅值以及一次底面回波幅值,并通过幅值数据计算衰减系数,采用截点法获得铜材的晶粒尺寸。为优化铜材晶粒尺寸的预测模型,引入3种机器学习优化算法,即粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)以及差分进化算法(DE),对TP2铜材的晶粒度预测模型进行优化。结果耦合机器学习算法的AC-AGS模型可以实现精密铜材平均晶粒尺寸的评测,PSO算法在本文优化结果中表现最佳,其验证结果的决定系数R^(2)为0.9045,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为20.85,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为20.569。结论结合机器学习优化算法的超声波衰减系数与平均晶粒尺寸模型,实现了对TP2铜材晶粒尺寸的精确预测。该模型不仅为铜材晶粒尺寸的无损检测提供了一个高效、准确的预测工具,还为其他材料的晶粒尺寸预测提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 机器学习 超声检测 tp2铜材 晶粒度预测 衰减系数

在线阅读 下载PDF 职称材料

武夷山国家公园网络关注度多维时间特征与预测 被引量：1

2

作者 张丽甜 崔亭亭 +1 位作者 庄迎鑫 朱里莹 《西北林学院学报》 北大核心 2025年第2期259-272,共14页

国家公园网络关注度是评估旅游地的发展状况,感知游客活动行为偏好,预测潜在游客流量需求的重要指标。但从长时间、动态时间视角探讨网络关注度周期性与突变性特征方面的研究较少。本研究基于2014—2023年武夷山国家公园百度指数数据,... 国家公园网络关注度是评估旅游地的发展状况,感知游客活动行为偏好,预测潜在游客流量需求的重要指标。但从长时间、动态时间视角探讨网络关注度周期性与突变性特征方面的研究较少。本研究基于2014—2023年武夷山国家公园百度指数数据,采用季节性强度指数、M-K突变检验、小波分析等多种方法探究网络关注度多维时间变化特征,并利用SARIMA-SVM组合模型预测武夷山国家公园网络关注度未来趋势数值。研究表明:1)武夷山国家公园网络关注度年度变化呈单峰趋势,月度变化呈双峰季节性,4、7月为高峰,12月为低谷。2)武夷山国家公园网络关注度的突变点集中在春节期间和年末,整体呈现长期的上升趋势,四季各周关注度的周期性变化显著。3)网络关注度的时间特征与节假日制度、节事活动、接待旅游人数呈显著正相关关系。4)SARIMA-SVM组合模型在武夷山国家公园网络关注度预测方面具有良好适用性,在关注度突然大幅度上升或下降时间段拟合效果最佳,准确度约为94.92%。本研究旨在明晰国家公园网络关注度时间序列特征并进行未来预测,为应对国家公园现实游客冲击力提供科学依据。 展开更多

关键词 网络关注度 百度指数 国家公园 时间特征 未来预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态隶属度的模糊时间序列模型的水质预测研究 被引量：8

3

作者 赵春兰 李屹 +2 位作者 何婷 武刚 王兵 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期1488-1496,共9页

科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提... 科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列水质预测新模型。首先,利用模糊C均值聚类从原始数据中构建隶属度序列;其次,利用经典的时间序列模型对不同的子隶属度序列进行预测,得到动态隶属度;最后,去模糊化得到水质指标的预测值。应用提出的新模型对岷江某断面的水质指标进行了短期预测,并与经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型进行对比。实验结果表明,新模型在RMSE、MAPE和MAE上均优于经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型,极大地提高了预测精度,可为水污染防治提供有价值的参考。 展开更多

关键词 水质预测 季节效应 模糊时间序列 动态隶属度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于区间相似度的模糊时间序列预测算法 被引量：6

4

作者 刘芬 郭躬德 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3052-3056,共5页

针对现有模糊时间序列预测算法无法适应预测中新关系出现的问题,提出了一种基于区间相似度的模糊时间序列预测(ISFTS)算法。首先,在模糊理论的基础上,采用基于均值的方法二次划分论域的区间,在论域区间上定义相应模糊集将历史数据模糊化... 针对现有模糊时间序列预测算法无法适应预测中新关系出现的问题,提出了一种基于区间相似度的模糊时间序列预测(ISFTS)算法。首先,在模糊理论的基础上,采用基于均值的方法二次划分论域的区间,在论域区间上定义相应模糊集将历史数据模糊化;然后建立三阶模糊逻辑关系并引入逻辑关系相似度的计算公式,计算未来数据变化趋势值得到预测的模糊值;最后对预测模糊值去模糊化得到预测的确定值。由于ISFTS算法是预测数据变化趋势,克服了目前预测算法的逻辑关系的缺陷。仿真实验结果表明,与同类的预测算法相比,ISFTS算法预测误差更小,在误差相对比(MAPE)、绝对误差均值(MAE)和均方根误差(RMSE)三项指标上均优于同类的对比算法,因此ISFTS算法在时间序列预测中尤其是大数据量情况下的预测具有更强的适应性。 展开更多

关键词 模糊时间序列 模糊集 相似度 逻辑关系 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

权衡预测时间和偏离度的消防车辆救援调度算法 被引量：2

5

作者 陈友荣 卢俊杰 +2 位作者 曾江波 孙萍 诸燕平 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第11期264-271,280,共9页

考虑消防车辆救援调度的低效率和公平性问题,提出一种权衡预测时间和偏离度的消防车辆救援调度算法(RSA)。RSA提出受灾区域所需消防车辆数量约束和消防中心拥有消防车辆数量约束,根据路段期望通行时间计算当前路段路况权重、调度预测时... 考虑消防车辆救援调度的低效率和公平性问题,提出一种权衡预测时间和偏离度的消防车辆救援调度算法(RSA)。RSA提出受灾区域所需消防车辆数量约束和消防中心拥有消防车辆数量约束,根据路段期望通行时间计算当前路段路况权重、调度预测时间和救援时间偏离度,并建立权衡调度预测时间和偏离度的消防救援调度模型。设计三维实数的染色体,通过精英选择、保存历史最优染色体、映射交叉、非均匀变异、移位变异等修正遗产算法求解最优救援调度模型,获得车辆抵达受灾区域的最优方案。实验结果表明:RSA可获得最优调度方案,具有较小的运行时间,并降低车辆平均调度预测时间和离规定救援时间的偏离度,提高算法收敛速度,比SA、PSO和TNPR算法更优。 展开更多

关键词 救援调度 预测时间 偏离度 修正遗传算法 消防车辆

在线阅读 下载PDF 职称材料

云边端场景下基于多智能体深度强化学习的边缘缓存策略

6

作者 王海艳 常博 骆健 《通信学报》 北大核心 2025年第6期153-167,共15页

云边端场景下,边缘缓存技术旨在通过促进边缘节点间的协同内容分发,减轻回程链路的流量负载并提升服务质量。考虑内容流行度的动态变化,提出了一种基于时间卷积网络的内容请求状态预测(TCNCRSP)模型。在此基础上,以最大化累积奖励为目标... 云边端场景下,边缘缓存技术旨在通过促进边缘节点间的协同内容分发,减轻回程链路的流量负载并提升服务质量。考虑内容流行度的动态变化,提出了一种基于时间卷积网络的内容请求状态预测(TCNCRSP)模型。在此基础上,以最大化累积奖励为目标,提出了一种基于多智能体深度强化学习算法的边缘缓存策略,通过在云端利用长短期记忆(LSTM)网络对各边缘节点的状态数据进行降维处理,生成低维全局状态,减少状态共享所需的通信成本。实验结果显示,所提方法显著提升了缓存命中率和服务质量,同时降低了系统开销。 展开更多

关键词 云边端协同 边缘缓存 内容流行度预测 时间卷积网络 深度强化学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

数据时间维度对火灾形势预测精度的影响

7

作者 王洁 李天明 +2 位作者 余淞洋 陆凯华 姜学鹏 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期37-45,共9页

为提高火灾形势预测精度,基于我国2008—2019年以年、季和月为时间维度的9项火灾历史数据,利用主成分分析法得到相应的火灾形势评价结果,根据评价结果并控制数据量构建GM(1,1)预测模型,通过比较后验差比值、小误差概率和平均相对误差,... 为提高火灾形势预测精度,基于我国2008—2019年以年、季和月为时间维度的9项火灾历史数据,利用主成分分析法得到相应的火灾形势评价结果,根据评价结果并控制数据量构建GM(1,1)预测模型,通过比较后验差比值、小误差概率和平均相对误差,研究不同时间维度的火灾历史数据对火灾形势预测精度的影响,从而以适合的数据构建更加精准的预测模型。结果表明:(1)在预测2020年火灾形势发展趋势时,火灾历史数据的时间维度对GM(1,1)模型的预测精度有着较大的影响,季度数据尤其明显,且当数据量为3时,季度数据所建立的GM(1,1)模型的预测精度最高,为99.98%;当数据量为4~8时,年份数据所建立的GM(1,1)模型的预测精度普遍优于季度和月份数据,预测精度最高为96.74%(数据量为8);当数据量为9~12时,月份数据所建立的GM(1,1)模型的预测精度表现最高,最高为95.53%(数据量为12);(2)预测得到2020年全年、第1季度和1月份的火灾形势综合评价得分分别为0.166 0、0.949 1和0.733 5。可见,利用季度和月份数据可以细化和完善消防规划,从而更有效地降低火灾发生次数及其损失。 展开更多

关键词 火灾形势 主成分分析 GM(1 1)模型 时间维度 预测精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于滑移预测的月球车双层路径规划方法研究

8

作者 张星宇 吴保磊 +3 位作者 王军 洪妙英 王佳慧 祁永强 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第4期1008-1024,共17页

针对月球车在路径规划过程中会面临由复杂地形引起的安全避障和偏离目标等挑战,提出了基于滑移预测的双层路径规划,通过自适应选择平坦地形来减少月球车车轮的滑移。利用数字高程信息计算地形综合复杂度,设计了具有三级奖励机制的Q-lear... 针对月球车在路径规划过程中会面临由复杂地形引起的安全避障和偏离目标等挑战,提出了基于滑移预测的双层路径规划,通过自适应选择平坦地形来减少月球车车轮的滑移。利用数字高程信息计算地形综合复杂度,设计了具有三级奖励机制的Q-learning算法来避开高滑移区域,实现全局路径规划;采用深度相机来感知障碍物,设计基于自适应预测时间的动态窗口法进行自主避障,并引入局部地形适宜度完成局部路径规划。数值和虚拟仿真结果表明:该算法可以在复杂地形环境下高效开展路径规划,且收敛速度快、安全性高。 展开更多

关键词 滑移预测 自适应预测时间 三级奖励机制 地形综合复杂度 局部地形适宜度

在线阅读 下载PDF 职称材料

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型 被引量：19

9

作者 董丁稳 李树刚 +1 位作者 常心坦 林海飞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期40-45,共6页

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用... 为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。 展开更多

关键词 预测有效度 灰色关联聚类分析 高斯过程回归 时间序列 区间预测 瓦斯浓度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于时间平均的海底沉积物声速预测 被引量：4

10

作者 王方旗 亓发庆 +3 位作者 姚菁 胡光海 董立峰 陶常飞 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期84-90,共7页

在海底沉积物声速预测中,把不同海域的物理性质完全不同的沉积物试验数据拟合出一个统一的方程存在不足,不但数据过于离散,而且方程中参量的物理意义不明确。借鉴Wyllie等建立的时间平均方程的思路,基于声传播过程中路程、时间和声速之... 在海底沉积物声速预测中,把不同海域的物理性质完全不同的沉积物试验数据拟合出一个统一的方程存在不足,不但数据过于离散,而且方程中参量的物理意义不明确。借鉴Wyllie等建立的时间平均方程的思路,基于声传播过程中路程、时间和声速之间的基本关系,引入了表征固液双相之间的堆垒方式和耦合状态对声传播路径影响的耦合系数,建立了沉积物声速预测模型。将鹿回头外海、南海南部和北部的沉积物测量数据进行线性回归分析,分别得出适用于不同海域的沉积物声速预测模型,拟合的复相关系数较大,偏差较小,证明该模型能够反映声速随孔隙度的变化规律,且各参数物理意义明确,具有一定的研究和理论探索意义。 展开更多

关键词 时间平均 海底沉积物 声速预测 孔隙度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测 被引量：6

11

作者 陈春燕 张钰 +1 位作者 常标 吕俊龙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第3期425-432,共8页

在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用... 在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计。利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0%和32.3%。 展开更多

关键词 自回归滑动平均模型 流行度预测 在线电视剧 时间序列 共享参数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于烟气温度场分布的烧穿点智能集成预测方法 被引量：4

12

作者 吴敏 徐辰华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1313-1320,共8页

铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立... 铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立工艺参数预测模型,采用灰色理论建立烟气温度分布时间序列预测模型,通过模糊组合器综合与协调两个模型来预测烧穿点位置.实际运行结果表明,智能集成预测方法为铅锌烧结过程烧穿点的判断和预测提供了一种可行、有效的解决思路,为实现过程的状态优化奠定了基础. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 烧穿点 烟气温度场分布 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 集成预测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

中国东部不同构造区强震前地震非均匀度时间变化特征研究 被引量：1

13

作者 路鹏 李志雄 +2 位作者 吴婷 赵晓燕 刘学领 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2007年第4期112-118,共7页

基于中国活动地块划分结果,采用地震非均匀度(GL值)预测方法对中国东部(105°E以东)不同构造区自1975年以来的62次4.7级以上地震进行了计算,结果表明,其中大部分地震前1～3年地震非均匀度参数出现明显异常变化,显示出强震前震中及... 基于中国活动地块划分结果,采用地震非均匀度(GL值)预测方法对中国东部(105°E以东)不同构造区自1975年以来的62次4.7级以上地震进行了计算,结果表明,其中大部分地震前1～3年地震非均匀度参数出现明显异常变化,显示出强震前震中及其临近地区的中小地震活动在时间分布上存在着明显的均匀-非均匀的转换,这种变化的出现时间和结束时间与地震所在构造部位有关,区域中小地震活动状态的变化可能是地震孕育到中期或短期阶段震源局部应力场发生变化的一种表象。 展开更多

关键词 活动地块 地震非均匀度 区域地震活动 时间特征 地震预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

镇村公交下一种新型智能公交到站时间预测算法 被引量：6

14

作者 马书红 张勐豪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1044-1046,1061,共4页

提出了一种新型模糊隶属度算法,针对镇村公交线路进行公交到站时间预测。算法在速度集Vmin,V1mid,V2mid,…,Vn-2mid,Vmax层面上对GPS公交运行数据进行分析,用模糊策略标定不同速度所属速度集,并用γ解释不同速度集下公交行驶道路百分比... 提出了一种新型模糊隶属度算法,针对镇村公交线路进行公交到站时间预测。算法在速度集Vmin,V1mid,V2mid,…,Vn-2mid,Vmax层面上对GPS公交运行数据进行分析,用模糊策略标定不同速度所属速度集,并用γ解释不同速度集下公交行驶道路百分比,最终采用GPS历史数据和即时数据预测公交到站时间。结果表明,新的公交运行数据可进行算法更新以保证公交到站预测精度大于95%。 展开更多

关键词 镇村公交 模糊隶属度 到站时间 预测 算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于支持向量机的混沌时间序列预测模型 被引量：11

15

作者 陈涛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第18期13-15,共3页

支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真... 支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的,并具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 支持向量机 结构风险最小化 时间序列 预测信任度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于RBF模型和可公度法的股指时间窗口期研究 被引量：1

16

作者 文守逊 黄文明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第22期149-151,共3页

股指时间窗口期对投资者选择投资时点极为重要。本文以我国上证综合指数波浪曲线底部和顶位时间窗口期为研究对象,利用可公度法和RBF神经网络模型分析自1991年以来的上证综合指数的特性并对其底部和顶位的时间窗口期进行预测。

关键词 可公度法 RBF神经网络 时间窗口期 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于复杂度追踪的模态参数识别方法对比研究

17

作者 胡志祥 黄磊 +1 位作者 郅伦海 胡峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期22-31,共10页

复杂度追踪(complexity pursuit, CP)是求解振动信号盲源分离(blind source separation, BSS)问题的一类经典方法。用复杂度追踪估计解混矩阵主要有基于源信号复杂度计算的梯度下降(complexity pursuit-gradient descent, CP-GD)算法和... 复杂度追踪(complexity pursuit, CP)是求解振动信号盲源分离(blind source separation, BSS)问题的一类经典方法。用复杂度追踪估计解混矩阵主要有基于源信号复杂度计算的梯度下降(complexity pursuit-gradient descent, CP-GD)算法和基于时间可预测度的广义特征值分解(temporal predictability-generalized eigenvalue decomposition, TP-GED)算法。当前,这两种算法的关联性与算法性能尚缺乏研究,因此对这两种算法的等价性和计算性能进行了研究。首先,给出CP-GD和TP-GED两种算法的具体理论及算法流程;其次,利用二、三自由度振动系统直观地展示并对比解混向量对应的源信号复杂度及可预测度的变化规律;最后,通过对多工况下多自由度系统的模态参数识别算例,对比研究两种算法的精度及计算量。研究结果表明:在低阻尼比及高信噪比条件下,两种方法得到的解混矩阵是相同的;考虑到计算信号复杂度和梯度下降较为耗时,CP-GD算法计算代价要高于TP-GED算法。 展开更多

关键词 盲源分离(BSS) 模态参数识别 柯尔莫哥洛夫复杂度 时间可预测度(tp) 梯度下降(GD) 广义特征值分解(GED)

在线阅读 下载PDF 职称材料

现有建筑物剩余安全度的灰色预测

18

作者 彭伟 《铁道建筑》 北大核心 2003年第2期50-52,共3页

分析现有建筑物损伤累积后的安全度 ,提出现有建筑物剩余安全度的预测方法 ,为确定现有建筑物在考虑经济性前提下的维修和加固方案以及继续使用所需要的检测时间间隔提供参考。

关键词 现有建筑物 剩余安全度 预测方法 检测时间间隔 灰色预测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力与神经网络的视频流行度预测模型

19

作者 马学森 杨智捷 +1 位作者 储昭坤 周天保 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第11期1472-1478,共7页

针对传统预测算法预测精度低及难以处理多变量的时序数据等缺点,文章提出一种采用双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络和时间模式注意力(temporal pattern attention,TPA)机制相结合的视频流行度预测模... 针对传统预测算法预测精度低及难以处理多变量的时序数据等缺点,文章提出一种采用双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络和时间模式注意力(temporal pattern attention,TPA)机制相结合的视频流行度预测模型。双向长短期记忆网络从视频流行度时间序列的正向和反向提取时间特征,时间模式注意力机制从双向长短期记忆网络输出状态的深层特征提取时间模式,有利于视频流行度预测。真实视频数据的实验结果表明,与经典时序预测方法相比,TPA-BiLSTM模型能够有效地降低预测的误差,提高预测的准确性。 展开更多

关键词 流行度预测 多元时间序列 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 注意力机制 卷积神经网络(CNN)

在线阅读 下载PDF 职称材料

用近邻算法预测通信量时间序列 被引量：3

20

作者 黄健聪 万海 +1 位作者 郝小卫 李磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第7期31-33,55,共4页

为了对通信系统进行有效的调控,需要对通信量进行预测,而通信量具有在不同日期遵循不同规律的特点。本文采用基于实例的近邻算法进行时间序列预测,并在考虑动态长度序列、序列特征提取和近似样例的选取上做出改进,取得很好的效果。将近... 为了对通信系统进行有效的调控,需要对通信量进行预测,而通信量具有在不同日期遵循不同规律的特点。本文采用基于实例的近邻算法进行时间序列预测,并在考虑动态长度序列、序列特征提取和近似样例的选取上做出改进,取得很好的效果。将近邻预测算法应用到广东省电话网智能管理系统(GTNIMS)中,能够为路由求解提供快速、准确的预测话务量,为更精确的求解创造了条件。 展开更多

关键词 通信量 时间序列预测 智能管理系统 通信系统 基于实例 特征提取 预测算法 度序列 电话网 广东省 话务量 求解 路由

在线阅读 下载PDF 职称材料