卷积网络利用模型预测数据
天翼云科技申请基于注意力机制的时空图卷积网络客流量预测方法专利...本发明公开了一种基于注意力机制的时空图卷积网络客流量预测方法，包括：客流量数据预处理输入、利用时间注意力机制和空间注意力机制捕捉客流量序列的依赖性、构建时空卷积块、时空图模型搭建、模型训练和客流量预测；其有益效果为：通过将时间注意机制与时空卷积结合，获取站等会说。
卷积网络利用模型预测数据的方法
卷积网络利用模型预测数据分析
...单元的多卷积神经网络建筑能耗预测专利,实现高精度的建筑能耗预测并记录当日的建筑能耗数据，构建初始数据集。随后，利用局域均值分解(LMD)对采集到的时序数据进行处理，以进一步提取数据特征。接着设计一种基于门控单元和注意力机制的多卷积神经网络建筑能耗预测模型，以实现高精度的建筑能耗预测，最后，通过遗传算法对模型进行优化，并将优化等我继续说。
卷积网络利用模型预测数据是什么
卷积网络计算
清华大学取得基于空洞卷积神经网络的工业设备故障预测方法及装置...本申请涉及数据驱动的工业设备故障预测技术领域，特别涉及一种基于空洞卷积神经网络的工业设备故障预测方法及装置，其中，方法包括：获取目标工业设备的当前监测数据集；将当前监测数据集输入至训练完成的故障预测网络模型，输出当前监测数据集对应的故障预测值，其中，故障预测网等我继续说。
卷积网络应用
卷积网络设计
...迁移学习的预测模型训练方法及程序产品专利,能够在缺乏标注数据的...本申请公开了一种基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品，涉及计算机技术领域，包括构建初始预测模型，并基于卷积神经网络对所述初始后面会介绍。 完成所述初始预测模型的训练。本申请将背景噪声视为独立的类别结合迁移学习方法，能够在缺乏标注数据的情况下实现对基因类别的精确分类后面会介绍。
卷积网络计算公式
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卷积网络流程图
武汉易晨创想申请基于深度学习与能量管理的电网储能调度专利,具有...该方法包括如下步骤：获取用电负载的历史用电数据和实时用电数据；基于深度卷积神经网络构建用电特征识别模型，利用用电特征识别模型分析实时用电数据，预测得到用电负载的预测用电特征；计算得到配电区域的预测用电总量；基于支持向量机构建发电预测模型，对将天气预测数据进行预说完了。
广西电网申请一种配电网超短期分布式能源出力预测方法及系统专利,...本发明公开了一种配电网超短期分布式能源出力预测方法及系统包括：获取目标配电网原始的分布式风电数据；预设基于时间卷积神经网络和窗口概率稀疏混合模型的超短期分布式能源出力预测模型，并将目标配电网原始的分布式风电数据作为该模型的输入；获取该模型的以目标配电网原是什么。
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中国电信申请三维目标检测专利,提高三维目标检测的效率和准确性该方法获取待检测的视觉图像数据和稀疏点云数据，先将视觉图像数据输入基于卷积神经网络构建的深度预测模型得到深度图像数据，再根据深说完了。 再将稠密点云数据输入基于点云体素化的三维目标检测模型得到准确的三维目标检测结果。本申请将视觉图像数据转换为伪点云数据，利用伪点说完了。
麒盛科技申请基于咳嗽声音识别的病患预测装置和方法专利,适合移动...本申请公开了基于咳嗽声音识别的病患预测装置，其包括基于咳嗽声音识别的病患预测方法的执行程序，该方法包括利用基于训练声音信号的包括特征卷积神经网络模型和长短时记忆神经网络模型的混合神经网络模型对待测声音信号的恒Q变换特征频谱图进行识别；所述训练声音信号包含还有呢？
杭州电力设备制造申请基于城市微气象模型的分布式光伏发电功率预测...本发明公开了一种基于城市微气象模型的分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：利用构建的嵌入式图卷积‑长短期记忆网络，以近期获取的气象数据和发电功率数据作为输入，实现对发电功率的预测；所述嵌入式图卷积‑长短期记忆网络由图卷积神经网络和长短期记忆网络组成，图小发猫。
...获得发明专利授权:“一种基于深度学习的储层特征预测方法及模型”将所述训练集输入多模Bi‑LSTM模型，采用联和训练的方式对其进行训练，对卷积神经网络和加入了注意力层的前后向长短时记忆神经网络的参数进行联合优化；将实际测井数据输入训练后的多模Bi‑LSTM模型，并通过该模型预测得到储层特征的预测结果。本发明利用双向长短时记忆能还有呢？
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