深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展，它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进 LSTM，旨在提高 LSTM 在处理大规模数据时的表现和扩展性。以下是 xLSTM 相...
【数据挖掘torch】 基于LSTM电力系统负荷预测分析（Python代码实现）
1 概述电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内）预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持；长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计....
【信号检测】基于长短期记忆（LSTM）在OFDM系统中基于深度学习的信号检测（Matlab代码实现）
1 概述正交频分复用 (OFDM) 是一种流行的调制方案，已在无线宽带系统中广泛采用，以对抗无线信道中的频率选择性衰落。信道状态信息 (CSI) 对于 OFDM 系统中的相干检测和解码至关重要。通常，在检测到传输数据之前，可以通过导频来估计 CSI。使用估计的 CSI，可以在接收器处恢复传输的符号。从历史上看，OFDM系统中的信道估计已经被彻底研究过。传统的估计方法，即最小二乘法 (LS) 和最....
【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究（Matlab代码实现）
1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参数相对较少,拥有很强的全局搜索能力。鲸鱼优化算法优化特定的问题时,类似鲸鱼捕食的行为。当猎物出现时,鲸鱼首先会选择潜入到猎物的下方,然后通过旋转的方式向上,对猎物进行攻击时则在其周围形成气泡呈螺旋状。鲸鱼捕食的过程主要分为3个过程,....
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）
1 概述随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。1.....
【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）
1 概述本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标，以 LSTM 模型中超参数为优化对象，对 LSTM 进行优化，搭建 SSA-LSTM 神经网络模型; 将 SSA-LSTM 模型参数的预测。1.1 麻雀搜索算法麻雀搜索算法模拟麻雀觅食过程中行为，将种群的麻雀分为三类，一类是生产者，负责寻找食物，引导种群前往食物丰富的区域; 另一类是跟随者，在觅食的....
基于北方苍鹰算法优化LSTM（NGO-LSTM）研究（Matlab代码实现）
1 概述苍鹰是森林中肉食性猛禽。视觉敏锐，善于飞翔。白天活动。性甚机警，亦善隐藏。通常单独活动，叫声尖锐洪亮。在空中翱翔时两翅水平伸直，或稍稍向上抬起，偶尔亦伴随着两翅的煽动，但除迁徙期间外，很少在空中翱翔，多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物，飞行快而灵活，能利用短圆的翅膀和长的尾羽来调节速度和改变方向、在林中或上或下，或高或低穿行于树丛问，并能加还飞行速度在树林中追捕猎物，有时也在林缘开阔地上空飞行....
基于LSTM神经网络的电力负荷预测（Python代码实现）
1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时....
【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计（Python代码实现）
1 概述文章来源：卡尔曼滤波器需要模型的真实参数，并递归地求解最优状态估计期望最大化（EM）算法适用于估计卡尔曼滤波之前不可用的模型参数，即EM-KF算法。为了提高EM-KF算法的准确性，作者提出了一种状态估计方法，该方法在序列到序列的编码器-解码器（seq2seq）框架下，将长-短期存储器网络（LSTM）、变压器和EM-KF方法相结合。对线性移动机器人模型的仿真表明，新方法更准确。卡尔曼滤波需....
基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测（Python代码实现）
1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时....
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