检索结果-南通市图书馆

工业加热 2023年第9期52卷 69-73,76页

作者：李骏刘强李磊金家红郭玥国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司浙江绍兴312099 国网浙江省电力有限公司浙江杭州310007 浙江华云清洁能源有限公司浙江杭州310008

为实时排查锅炉加热器故障,降低人力维护成本的同时确保其稳定运行,提出一种基于lstm(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)深度学习模型的锅炉加热器故障诊断方法。将单数据包动态分配到不同节点,优化信息素更新模式,引入信息素负... 详细信息

为实时排查锅炉加热器故障,降低人力维护成本的同时确保其稳定运行,提出一种基于lstm(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)深度学习模型的锅炉加热器故障诊断方法。将单数据包动态分配到不同节点,优化信息素更新模式,引入信息素负载调节因子,使用蚁群优化算法采集锅炉加热器运行数据;利用时间序列分析明确异常值特征并创建异常组合模型,使用迭代检验法实现锅炉加热器数据清洗,保证故障诊断结果可靠性;通过lstm深度学习模型筛选强、弱关联数据,划分锅炉加热器典型故障征兆,标准化处理数据训练集,计算实际值和评估值的差异损失,完成故障诊断目标。实验结果表明,所提方法故障诊断精准度高、时效性强,具有优秀的鲁棒性,可为快速诊断锅炉加热器故障提供参考。

关键词： lstm深度学习锅炉加热器故障诊断蚁群优化算法数据清洗

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管理层的“弦外之音”,投资者能听得懂吗?——基于管理层语意的lstm深度学习研究

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财经论丛 2019年第6期 63-72页

作者：杨七中马蓓丽南京财经大学会计学院江苏南京210023 江苏理工学院商学院江苏常州213001

我国资本市场上的投资者能够听得懂管理层的“话里话、弦外音”吗?本文选用lstm深度学习技术,对我国上市公司2010~2014年度业绩说明会上的管理层回复内容进行文本分析,研究管理层所表达的真正语意。结果发现,投资者能理解管理层的真实语... 详细信息

我国资本市场上的投资者能够听得懂管理层的“话里话、弦外音”吗?本文选用lstm深度学习技术,对我国上市公司2010~2014年度业绩说明会上的管理层回复内容进行文本分析,研究管理层所表达的真正语意。结果发现,投资者能理解管理层的真实语意,资本市场对正面语意做出滞后显著的正向反应,而对负面语意做出更及时显著的负向反应;进一步基于FamaandFrench(1993)三因子模型研究管理层语意是否是投资者股票交易策略的因子,但未发现投资者把管理层语意作为交易策略因子的证据。本文的研究一方面表明业绩说明会这样的非财务信息披露渠道具有存在的价值并且验证了行为经济学领域的前景理论,另一方面lstm深度学习技术能避免传统“词袋法”的缺陷,值得拓展到其他非财务信息文本分析领域,适当开展进一步应用。

关键词：管理层语意文本分析 lstm深度学习市场反应

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基于lstm深度学习的河流径流量及含沙量预测方法研究

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灌溉排水学报 2021年第S1期40卷 1-4页

作者：同套文陕西省交口抽渭灌溉管理局陕西渭南714000

【目的】解决传统河流径流量及含沙量预测方法精度不高的问题。【方法】以陕西泾河流域为例,以泾河景村水文站1981—2010年实测逐日径流量、含沙量系列数据为样本,提出了一种基于长短时记忆神经网络(lstm)的时间序列预测方法。首先对基... 详细信息

【目的】解决传统河流径流量及含沙量预测方法精度不高的问题。【方法】以陕西泾河流域为例,以泾河景村水文站1981—2010年实测逐日径流量、含沙量系列数据为样本,提出了一种基于长短时记忆神经网络(lstm)的时间序列预测方法。首先对基础数据进行分析及处理,消除测量误差及数据缺失对预测性能的影响,挖掘30a内逐日的径流量、含沙量之间的关系以及在年尺度中的变化规律。其次构建lstm深度学习模型,通过不断训练及验证,揭示径流量和含沙量数据信息的时间序列相关性。【结果】利用lstm模型预测的来水量及含沙量均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)均远小于自回归滑动平均(ARMA)、支持向量回归(SVR)和线性回归(LR)等传统模型预测结果。【结论】该预测方法可以充分利用水文信息的时序性,提高预测精度。

关键词： lstm深度学习相关性分析预测验证

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物流服务质量对生鲜电商顾客购买意愿的影响研究——基于京东生鲜商品在线评论的用户情感分析

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辽宁工程技术大学学报（社会科学版） 2023年第3期25卷 174-181页

作者：王胜源谭棋何江林辽宁工程技术大学营销管理学院辽宁葫芦岛125105

针对物流服务质量影响顾客购买意愿问题,利用Python选取京东生鲜商品在线评论作为研究样本,基于爬虫、Keras框架下lstm深度学习模型及LDA主题特征分析等方法,对京东顾客物流相关在线评论数据进行情感分析。研究表明:生鲜电商物流在线评... 详细信息

针对物流服务质量影响顾客购买意愿问题,利用Python选取京东生鲜商品在线评论作为研究样本,基于爬虫、Keras框架下lstm深度学习模型及LDA主题特征分析等方法,对京东顾客物流相关在线评论数据进行情感分析。研究表明:生鲜电商物流在线评论正向影响顾客购买意愿。其中,物流服务便利性、规范性、安全性,及客户服务响应对顾客购买意愿影响显著。提出改善生鲜电商企业与顾客之间的关系、提升顾客服务体验满意度、增强顾客购买意愿等建议。研究结论为生鲜电商企业优化产品运销、提升企业竞争力提供参考。

关键词：物流服务质量生鲜电商顾客购买意愿 lstm深度学习 LDA主题分析

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