基于cnn-lstm的交通流量预测
目录
背影
卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络CNN的结构
CNN-LSTM结构
卷积神经网络CNN-LSTM交通流量预测
基本结构
主要参数
MATALB代码
结果图
展望
背影
现在生活,为节能减排,减少电能损耗,高压智能输电网是电网发展的趋势,本文基于卷积神经网络输电线路三相故障识别。
卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)”
卷积神经网络CNN的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,
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