关于利用注意力机制进行泊位占有率预测的研究模型探讨

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简介：
本研究深入探讨了基于注意力机制的深度学习模型在预测泊位占有率方面的应用，旨在提升城市停车管理效率和智能化水平。为解决泊位占有率预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。该模型利用卷积神经网络提取多变量的时间模式信息作为其注意力机制，并通过训练学习特征信息，对相关性高的序列分配较大的权重，以实现解码器输出高度相关的有用特征来预测目标序列。通过对多个停车场数据集进行测试和对比分析发现，在步长达到36时，该模型能较好地估计泊位占有率的真实值，其预测精度和稳定性相较于LSTM均有显著提高。

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关于利用注意力机制进行泊位占有率预测的研究模型探讨

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本研究深入探讨了基于注意力机制的深度学习模型在预测泊位占有率方面的应用，旨在提升城市停车管理效率和智能化水平。为解决泊位占有率预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。该模型利用卷积神经网络提取多变量的时间模式信息作为其注意力机制，并通过训练学习特征信息，对相关性高的序列分配较大的权重，以实现解码器输出高度相关的有用特征来预测目标序列。通过对多个停车场数据集进行测试和对比分析发现，在步长达到36时，该模型能较好地估计泊位占有率的真实值，其预测精度和稳定性相较于LSTM均有显著提高。

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利用随机森林回归模型进行CPU占有率预测的机器学习方法

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基于注意力机制的行人轨迹预测模型（AttenGAN）.pdf

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本文介绍了一种创新性的行人轨迹预测方法——AttenGAN，该模型采用了先进的注意力机制来提高对复杂场景中行人的运动模式预测精度。通过结合生成对抗网络(GAN)和注意力机制，AttenGAN能够更准确地捕捉并模拟行人行为的动态特性，在各种交通环境下展现出优越性能，为智能城市、自动驾驶等领域提供了有效的技术支撑。针对长短期记忆网络（LSTM）在行人轨迹预测问题中的局限性——即孤立考虑单个行人的行为，并且无法进行多种可能性的预测，我们提出了一种基于注意力机制的行人轨迹生成模型（AttenGAN），以对行人之间的互动模式建模并概率地输出各种可能的结果。该模型由一个生成器和一个判别器构成：前者根据过去的行为来推测未来的多种场景；后者则负责辨别给定路径是真实的还是伪造的，从而促使生成器产生符合社会规范的预测轨迹。在AttenGAN中，生成器包括编码器与解码器两部分。通过结合注意力机制提供的其他行人的状态信息，在每个时间点上编码器将当前行人个体的信息转化为隐藏状态。当进行预测时，首先利用高斯噪声和编码器LSTM输出的状态来初始化解码器的隐含层，并在此基础上生成未来的轨迹。实验结果表明，基于ETH和UCY数据集上的测试证明了AttenGAN模型的有效性：它不仅能提供符合社会规范的各种可能的结果，而且在预测准确性上超越了传统的线性模型、LSTM模型以及其它几种先进的方法。特别是在行人交互密集的场景下，该模型展现出了更高的精度性能。此外，多次采样的结果进一步显示了所提出的AttenGAN具备综合考虑行人间互动模式并进行联合及多可能性未来轨迹预测的能力。这种能力对于自动驾驶和机器人导航等应用至关重要，因为它们需要应对高度动态且复杂的环境，在这些环境中行人会根据不同的情况采取灵活的行动策略。

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关于基于注意力机制的CNN-LSTM模型的研究与应用论文.pdf

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本文探讨了结合注意力机制的CNN-LSTM模型在深度学习领域的研究进展及实际应用情况，旨在提升复杂数据序列分析能力。针对时序数据的特点——存在时间序列性和短序列特征的重要性差异性，本段落提出了一种结合注意力机制的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的新预测模型。该模型旨在通过融合粗细粒度特征来实现更准确的时间序列预测。具体而言，这个新模型由两个主要部分构成：首先是一个基于注意力机制的CNN结构，在标准CNN的基础上增加了注意力分支以提取重要的细粒度特征；其次是后端使用的LSTM网络，它利用前面抽取到的细粒度特征进一步挖掘潜在的时序规律，并生成粗粒度特征。实验结果表明，在真实世界中的热电联产供热数据集上应用该模型，其预测性能优于差分整合移动平均自回归（ARIMA）、支持向量回归、纯CNN和LSTM等传统方法。与企业常用的预定量作为预测值的方法相比，新模型在预测缩放误差平均值（MASE）和均方根误差（RMSE）两个关键指标上分别提升了89.64% 和 61.73%，显示出显著的优势。

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本文探讨了运用数据挖掘技术构建商业银行信用卡客户违约预测模型的方法与实践，旨在提升银行风险防控能力。本段落探讨了利用数据挖掘方法对商业银行信用卡违约预测模型的研究。通过分析大量历史数据，研究旨在提高银行在风险管理中的准确性和效率，帮助金融机构更好地识别潜在的信用风险，并采取相应的预防措施以减少损失。该研究对于银行业务决策具有重要的理论和实践意义。