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耦合Encoder-Decoder与RFR的径流预报模型研究
1
作者 张健 《水利科学与寒区工程》 2024年第7期80-82,共3页
针对传统径流预报模型存在可靠性不高的缺陷,提出耦合Encoder-Decoder与RFR的径流预报模型,即通过Encoder-Decoder架构深度学习模块对径流-气象资料进行编码、解码处理以提取得到新的语义特征,进而将其作为输入变量用以随机森林回归(RFR... 针对传统径流预报模型存在可靠性不高的缺陷,提出耦合Encoder-Decoder与RFR的径流预报模型,即通过Encoder-Decoder架构深度学习模块对径流-气象资料进行编码、解码处理以提取得到新的语义特征,进而将其作为输入变量用以随机森林回归(RFR)拟合。在阜阳市径流量预报实证中表明,Encoder-Decoder与RFR模型的R2=0.75,MAE、RMSE分别为3.75、4.26亿m3;较之于RFR模型的R2提升了12.67%,而MAE和RMSE依次减小了17.40%、16.63%。 展开更多
关键词 encoder-decoder架构 RFR模型 径流量预报
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基于encoder-decoder框架的城镇污水厂出水水质预测 被引量：2
2
作者 史红伟 陈祺 +1 位作者 王云龙 李鹏程 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第11期93-99,共7页
由于污水厂的出水水质指标繁多、污水处理过程中反应复杂、时序非线性程度高,基于机理模型的预测方法无法取得理想效果。针对此问题,提出基于深度学习的污水厂出水水质预测方法,并以吉林省某污水厂监测水质为来源数据,利用多种结合encod... 由于污水厂的出水水质指标繁多、污水处理过程中反应复杂、时序非线性程度高,基于机理模型的预测方法无法取得理想效果。针对此问题,提出基于深度学习的污水厂出水水质预测方法,并以吉林省某污水厂监测水质为来源数据,利用多种结合encoder-decoder结构的神经网络预测水质。结果显示,所提结构对LSTM和GRU网络预测能力都有一定提升,对长期预测能力提升更加显著,ED-GRU模型效果最佳,短期预测中的4个出水水质指标均方根误差(RMSE)为0.7551、0.2197、0.0734、0.3146,拟合优度(R2)为0.9013、0.9332、0.9167、0.9532,可以预测出水质局部变化,而长期预测中的4个指标RMSE为1.7204、1.7689、0.4478、0.8316,R2为0.4849、0.5507、0.4502、0.7595,可以预测出水质变化趋势,与顺序结构相比,短期预测RMSE降低10%以上,R2增加2%以上,长期预测RMSE降低25%以上,R2增加15%以上。研究结果表明,基于encoder-decoder结构的神经网络可以对污水厂出水水质进行准确预测,为污水处理工艺改进提供技术支撑。 展开更多
关键词 污水厂出水 encoder-decoder 多指标水质预测 GRU模型
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利用Encoder-Decoder框架的深度学习网络实现绕射波分离及成像 被引量：2
3
作者 马铭 包乾宗 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期56-64,共9页
利用单纯绕射波场实现地下地质异常体的识别具有坚实的理论基础,对应的实施方法得到了广泛研究,且有效地应用于实际勘探。但现有技术在微小尺度异常体成像方面收效甚微,相关研究多数以射线传播理论为基础,对于影响绕射波分离成像精度的... 利用单纯绕射波场实现地下地质异常体的识别具有坚实的理论基础,对应的实施方法得到了广泛研究,且有效地应用于实际勘探。但现有技术在微小尺度异常体成像方面收效甚微,相关研究多数以射线传播理论为基础,对于影响绕射波分离成像精度的因素分析并不完备。相较于反射波,由于存在不连续构造而产生的绕射波能量微弱并且相互干涉,同时环境干扰使得绕射波进一步湮没。因此,更高精度的波场分离及单独成像是现阶段基于绕射波超高分辨率处理、解释的重点研究方向。为此,首先针对地球物理勘探中地质异常体的准确定位,以携带高分辨率信息的绕射波为研究对象,系统分析在不同尺度、不同物性参数的异常体情况下绕射波的能量大小及形态特征,掌握绕射波与其他类型波叠加的具体形式;然后根据相应特征性质提出基于深度学习技术的绕射波分离成像方法,即利用Encoder-Decoder框架的空洞卷积网络捕获绕射波场特征,从而实现绕射波分离,基于速度连续性原则构建单纯绕射波场的偏移速度模型并完成最终成像。数据测试表明,该方法最终可满足微小地质异常体高精度识别的需求。 展开更多
关键词 绕射波分离成像 深度神经网络 encoder-decoder框架 方差最大范数
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基于Encoder-Decoder-ILSTM模型的瓦斯浓度预测研究
4
作者 陈小建 《能源与节能》 2023年第12期102-105,176,共5页
近年来,神经网络在各领域均发挥了巨大作用,同样在煤矿瓦斯浓度预测当中也有应用。为了提高模型的预测精度和实时性,结合Encoder-Decoder结构、长短期记忆形成、蛇优化算法提出了一种新的神经网络,为促进煤矿安全生产提供了技术支持。
关键词 神经网络 encoder-decoder 蛇优化算法 瓦斯浓度预测
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融合指针网络的Transformer摘要生成模型的改进
5
作者 李维乾 蒲程磊 《西安工程大学学报》 CAS 2022年第2期94-100,共7页
针对传统引入注意力机制的Encoder-Decoder模型在摘要生成任务上存在文字冗余、表述不一致、非登录词(out of vocabulary,OOV)等问题,而导致生成摘要准确性较差,对可嵌入文本位置信息的Transformer模型进行了改进。提出引入指针网络帮... 针对传统引入注意力机制的Encoder-Decoder模型在摘要生成任务上存在文字冗余、表述不一致、非登录词(out of vocabulary,OOV)等问题,而导致生成摘要准确性较差,对可嵌入文本位置信息的Transformer模型进行了改进。提出引入指针网络帮助解码,利用指针网络生成文本的优势生成摘要,并在LCSTS中文短文本摘要数据集上验证了该模型的有效性。结果表明:改进后的Transformer模型在ROUGE评分上比基准模型平均高出2分,在保证摘要与输入文本一致性的同时,其生成内容的显著性和语言的流畅性提升明显。 展开更多
关键词 文本摘要 注意力机制 encoder-decoder模型 Transformer模型 指针网络
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基于深度学习的图像描述综述 被引量：17
6
作者 石义乐 杨文忠 +3 位作者 杜慧祥 王丽花 王婷 理珊珊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2048-2060,共13页
图像描述旨在通过提取图像的特征输入到语言生成模型中最后输出图像对应的描述,来解决人工智能中自然语言处理与计算机视觉的交叉领域问题——智能图像理解.现对2015—2020年间图像描述方向有代表性的论文进行汇总与分析,以不同核心技... 图像描述旨在通过提取图像的特征输入到语言生成模型中最后输出图像对应的描述,来解决人工智能中自然语言处理与计算机视觉的交叉领域问题——智能图像理解.现对2015—2020年间图像描述方向有代表性的论文进行汇总与分析,以不同核心技术作为分类标准将图像描述大致划分为基于Encoder-Decoder框架的图像描述、基于注意力机制的图像描述、基于强化学习的图像描述、基于生成对抗网络的图像描述和基于新融合数据集的图像描述五大类.使用NIC、Hard-Attention和Neural Talk三个模型在真实数据集MS-COCO数据集上进行实验,并从BLEU1、BLEU2、BLEU3、BLEU4四处平均评分对比分析,展示三个模型效果.本文点明了未来图像描述的发展趋势,并指出了图像描述将要面临的挑战和可深入挖掘的研究方向. 展开更多
关键词 智能图像理解 encoder-decoder框架 注意力机制 强化学习
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基于弱监督宫颈细胞图像的语义分割方法 被引量：3
7
作者 张灿 陈玮 尹钟 《电子科技》 2021年第12期68-74,共7页
基于弱监督标签的神经网络算法是医学领域的研究热点之一。针对医学领域缺少标签数据以及细胞质、细胞核分割不精确的问题,文中提出一种基于弱监督宫颈细胞图像的语义分割算法。该算法首先用无监督K-means作为标注函数生成细胞图像分割... 基于弱监督标签的神经网络算法是医学领域的研究热点之一。针对医学领域缺少标签数据以及细胞质、细胞核分割不精确的问题,文中提出一种基于弱监督宫颈细胞图像的语义分割算法。该算法首先用无监督K-means作为标注函数生成细胞图像分割标签。然后,通过改进的Encoder-Decoder网络进行训练。文中引入CRF作为网络的最后一层以整合图片全局信息,优化分割结果。将标签及预测图像分3次进行优化训练以达到对细胞图像的像素级分类。在宫颈细胞图片数据集上对文中所提算法进行验证,实验结果表明,该算法具有良好的泛化能力,准确率高达96.7%。 展开更多
关键词 弱监督 K-MEANS 语义分割 卷积神经网络 宫颈细胞 encoder-decoder CRF 优化训练
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基于长短时神经网络的城市需水量预测应用 被引量：5
8
作者 张薇薇 赵平伟 王景成 《净水技术》 CAS 2019年第A01期257-260,286,共5页
在分析影响居民用水量相关性因素的基础上,采用长短时神经网络结合Encoder-Decoder方法建立城市需水量预测模型。长短时神经网络可以自动从时间序列的历史数据中抽取数据特征,避免了手动设计输入变量特征的繁琐,且可以采用更长时间的历... 在分析影响居民用水量相关性因素的基础上,采用长短时神经网络结合Encoder-Decoder方法建立城市需水量预测模型。长短时神经网络可以自动从时间序列的历史数据中抽取数据特征,避免了手动设计输入变量特征的繁琐,且可以采用更长时间的历史数据进行训练,充分考虑长期条件下不同天气、节假日的城市居民用水特征。Encoder-Decoder的网络结构模拟大脑对数据处理和做出决策的过程,适合多小时水量预测模型的构建。该模型应用于某地区需水量预测,取得了较高的预测精度,模型的适用性得到了有效验证。 展开更多
关键词 需水量预测 长短时神经网络 encoder-decoder
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利用RNN模型生成中国古典诗歌 被引量：1
9
作者 冯思齐 吕钢 《通讯世界》 2018年第2期361-363,共3页
我们将中国古典诗歌的生成作为一个序列-序列学习问题,建立了一个基于RNN编码-译码结构的新系统,来生成四行诗。生成模型通过学习到单个字符和由单个字符结合而成的诗句的形式,以及它们之间相互强化和限制的关系,来进行内容提取和结果... 我们将中国古典诗歌的生成作为一个序列-序列学习问题,建立了一个基于RNN编码-译码结构的新系统,来生成四行诗。生成模型通过学习到单个字符和由单个字符结合而成的诗句的形式,以及它们之间相互强化和限制的关系,来进行内容提取和结果呈现的工作。实验结果表明,我们的系统性能优于其他竞争系统。 展开更多
关键词 双向RNN模型 encoder-decoder框架 attention模型 深度学习 神经网络
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基于Attention模型的法律文书生成研究
10
作者 徐惠 苏同 +2 位作者 俞鹏飞 江全胜 朱咸军 《无线互联科技》 2023年第1期111-115,129,共6页
法律文书的自动生成可以有效缓解法律服务行业中人力资源不足的问题,让用户足不出户就可方便享受到法律咨询服务。适用于法律文书的自动生成技术的研究,在减轻法律工作者文书工作上和普通人叙述法律案件时更规范地描述法律内容具有重要... 法律文书的自动生成可以有效缓解法律服务行业中人力资源不足的问题,让用户足不出户就可方便享受到法律咨询服务。适用于法律文书的自动生成技术的研究,在减轻法律工作者文书工作上和普通人叙述法律案件时更规范地描述法律内容具有重要的现实意义。文章提出一种筛选案件要素信息,在Encoder-Decoder模型中加入注意力机制的Attention模型,最终生成合格的法律文书。实验表明,该模型优化了LSTM模型对长文本的记忆效果,能够较好地完成生成法律文书任务。 展开更多
关键词 法律文书 LSTM encoder-decoder Attention模型
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