基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测

2024-04-12 23:36
文章标签 双向 神经网络 预测 长短期 gru 电功率

本文主要是介绍基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
BILSTM神经网络
基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测
完整代码： 基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104523
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测，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

摘要

LSTM原理，基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测

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

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http://www.chinasem.cn/article/898546。

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