为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方...为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。展开更多
为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨...为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨导语音转气导语音的语音转换模型。该模型利用DBLSTM层收集和保存相邻连续帧的隐藏信息,再通过DCNN层来提取频域方面的特征信息,可以很好地解决由于骨导语音高频成份严重缺失导致的转换语音不够自然的问题。实验结果表明,该模型的语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)、对数谱距离(Log-spectral Distance,LSD)等客观评价指标均有良好的表现,证明了该模型在骨导语音转气导语音方面具有较好的转换效果。展开更多
文摘为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。
文摘为了解决人们在强噪声环境下,通过空气途径传递的语音信号会严重失真的问题,提出了一种基于深层双向长短期记忆-深度卷积神经网络(Deep Bidirectional Long and Short Term Memory-Deep Convolutional Neural Network,DBLSTM-DCNN)的骨导语音转气导语音的语音转换模型。该模型利用DBLSTM层收集和保存相邻连续帧的隐藏信息,再通过DCNN层来提取频域方面的特征信息,可以很好地解决由于骨导语音高频成份严重缺失导致的转换语音不够自然的问题。实验结果表明,该模型的语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)、对数谱距离(Log-spectral Distance,LSD)等客观评价指标均有良好的表现,证明了该模型在骨导语音转气导语音方面具有较好的转换效果。
