长短期记忆模型_长短期记忆模型预测
国金证券申请证券期货行业基于长短期记忆模块的大语言模型多Agent...金融界2024年4月3日消息，据国家知识产权局公告，国金证券股份有限公司申请一项名为“证券期货行业基于长短期记忆模块的大语言模型多Agent系统“公开号CN117808596A,申请日期为2024年1月。专利摘要显示，本申请涉及一种证券期货行业基于长短期记忆模块的大语言模型多Ag等我继续说。
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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，图等我继续说。
海颐软件申请深度学习专利,提升配电网调度指令生成的准确性和效率该方法利用长短期记忆网络构建了一个基于深度学习的配电网调度指令生成模型，通过对配电网历史数据进行特征提取和训练基于深度学习的配电网调度指令生成模型，使基于深度学习的配电网调度指令生成模型能够学习配电网运行状态的复杂模式和规律，并生成相应的调度指令，实现了后面会介绍。
长江电力申请HS-LSTM算法专利,提高继电保护装置故障率预测性能本发明基于和声搜索算法‑长短期记忆网络(记为HS‑LSTM)的继电保护装置故障率预测方法。首先，基于机理分析建立继电保护装置可靠性分布模型。然后，将生成的故障率时间序列作为训练LSTM神经网络的输入，该神经网络可用于预测预定义视界内继电保护装置的故障率。为了提高等会说。
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金现代申请建筑能耗预测专利,能够及时发现异常情况,为建筑能源管理...根据所获取的相关参数和能耗预测模型，预测建筑能耗；其中，在预测建筑能耗的过程中，在长短期记忆网络之前加入注意力层，通过改进的长短期记忆网络构建能耗预测模型，预测建筑用电，实现建筑能耗的预测。本发明基于改进的长短期记忆网络预测建筑在未来一段时间内的能耗情况，预测好了吧！
循环神经网络(RNN):如何处理自然语言?是一种强大的神经网络模型，它能够处理序列数据，如时间序列数据或自然语言。当然传统的RNN同样存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其在处理长序列时的性能，而优化后的长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)可以有效的解决这些问题。一、基本原理在处理序列数据时，我们等我继续说。
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