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基于Transformer模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
摘要:根據(jù)已知的歷史用電需求來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的用電需求是電網(wǎng)穩(wěn)定且經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要一環(huán)。針對(duì)現(xiàn)有電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法存在無(wú)法準(zhǔn)確長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的問(wèn)題,提出一種新的基于TranSformer模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該方法在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉用電負(fù)荷短期依賴(lài)的基礎(chǔ)上,通過(guò)編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)很好地捕捉了電力負(fù)荷的長(zhǎng)期依賴(lài)特征:通過(guò)建立電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練得到了具備精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能力的TranSformer模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TranSformer模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,隨著預(yù)測(cè)時(shí)間巨幅增加,預(yù)測(cè)誤差只出現(xiàn)了微小累積,該模型較好地預(yù)測(cè)了電力負(fù)荷可能出現(xiàn)的波動(dòng),且無(wú)時(shí)滯效應(yīng)。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理是什么？
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)，是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機(jī)制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制的一種數(shù)學(xué)模型。
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機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表算法總結(jié)（二）
從1990到2012年，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸走向成熟和應(yīng)用，在這20多年里機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法得到了完善和充實(shí)，可謂是百花齊放的年代。代表性的重要成果有：支持向量機(jī)(SVM，1995)、AdaBoost算法(1997)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM(1997)、流形學(xué)習(xí)(2000)、隨機(jī)森林(2001)。
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將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)高效地結(jié)合發(fā)展！
2019年，我國(guó)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但仍面臨行業(yè)應(yīng)用不充分、企業(yè)規(guī)模小、發(fā)展不均衡等問(wèn)題。在國(guó)家發(fā)展改革委、科技部等九部門(mén)聯(lián)合印發(fā)的《“十三五”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中明確指出，推動(dòng)大數(shù)據(jù)與人工智能在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展，鼓勵(lì)社會(huì)力量建設(shè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)。同時(shí)指出，鼓勵(lì)和引導(dǎo)社會(huì)資本加大對(duì)數(shù)據(jù)資源的開(kāi)發(fā)應(yīng)用力度，推動(dòng)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。這也讓人工智能再次成為焦點(diǎn)。
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人工智能技術(shù)在空調(diào)負(fù)荷計(jì)算中的應(yīng)用初探
摘要:結(jié)合工程實(shí)際情況,介紹了空調(diào)負(fù)荷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型,并對(duì)該模型進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。分析表明,該模型具有一定的準(zhǔn)確度,適合相關(guān)工程領(lǐng)域的應(yīng)用。
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人工智能將成為我們的助手而不是對(duì)手！
當(dāng)我們不可阻擋地朝著自動(dòng)化的未來(lái)邁進(jìn)，而人工智能又幾乎擁有無(wú)限可能時(shí)，我們必須搞清楚這一新興技術(shù)的道德影響，并解決出現(xiàn)在我們面前的前所未有的法律和社會(huì)挑戰(zhàn)。
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基于特征提取模式的腦電信號(hào)分析方式
摘要:腦機(jī)接口是腦電信號(hào)識(shí)別的重要研究方向,正確區(qū)分腦電信號(hào)是將思維意識(shí)轉(zhuǎn)化為外圍設(shè)備具體動(dòng)作的根本前提?，F(xiàn)重點(diǎn)分析了一種基于特征提取模式的腦電信號(hào)分類(lèi)識(shí)別方法,致力于有效提升分類(lèi)的精度。首先利用功率譜模型提取腦電信號(hào)的時(shí)頻特征,并將其作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本集及測(cè)試集,然后搭建多層反向傳播網(wǎng)絡(luò),再利用LMS改進(jìn)算法進(jìn)行訓(xùn)練,最終得到分類(lèi)識(shí)別結(jié)果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,該腦電信號(hào)識(shí)別方法的分類(lèi)效果良好。
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區(qū)塊鏈?zhǔn)欠駮?huì)重蹈AI人工智能的覆轍？
“我看著現(xiàn)在的區(qū)塊鏈，就跟16年看AI一樣”，周?chē)笥言恢挂淮伟l(fā)出這樣的感嘆。
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法盤(pán)點(diǎn)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)內(nèi)容。很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。這里我們將為您總結(jié)一下常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。 機(jī)器學(xué)習(xí)的
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最接近人腦的智能學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)，你了解多少？
摘要： 深度學(xué)習(xí)可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù)，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和檢索、自然語(yǔ)言理解等。深層模型是包含多個(gè)隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層非線性結(jié)構(gòu)使其具備強(qiáng)大的特征表達(dá)能力和對(duì)復(fù)雜任務(wù)建
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人工智能什么時(shí)候能有人類(lèi)水平
人工智能行業(yè)領(lǐng)域的許多人都提出了這樣一個(gè)問(wèn)題：機(jī)器什么時(shí)候會(huì)達(dá)到人類(lèi)的智能水平？ 比爾·蓋茨說(shuō)，“我們總是高估未來(lái)兩年將發(fā)生的變化，并低估未來(lái)十年將發(fā)生的變化?！? 人工智能概念的
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用虛擬老鼠模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成4種復(fù)雜任務(wù)
人工智能,簡(jiǎn)稱(chēng)AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)。智東西5月9日消息，近日，谷歌旗下AI企業(yè)DeepMind和哈佛大學(xué)的研究人員用AI技術(shù)創(chuàng)造出一只虛擬3D老鼠，這只老鼠能夠完成跳躍、覓食、逃跑、擊球等多項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)。這項(xiàng)研究或有助于增進(jìn)人類(lèi)對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的理解。
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AI芯片又有新突破，科學(xué)家制出“人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”芯片
近年來(lái)在科學(xué)家和研究人員的不懈努力下，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域取得了一些驚人的飛躍，例如國(guó)內(nèi)科學(xué)家首次成功克隆了猴子;萊斯大學(xué)3D打印了呼吸器官。近日由明斯特大學(xué)、牛津大學(xué)和埃克塞特大學(xué)組成的科研團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了包含類(lèi)似于人類(lèi)大腦“人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”的芯片。利用光的力量，這些人工神經(jīng)元可以模擬人類(lèi)真實(shí)神經(jīng)元以及突觸的基本行為。
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