【摘 要】
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基于时序数据建模的长短时神经网络(LSTM)可用于预测类问题.现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被新输入的数据淹没.针对此问题,提出在LSTM节点中构建强化门实现对遗忘信息的提取,并与记忆信息按比例选取、融合、输入记忆单元,增加学习过程中的梯度传导能力,使网络对相对较远的信息保持敏感以提升记忆能力.实验采用工业故障数据,当序列长度超过100时,具有强化门机制的改进模型预测误差低于其他LSTM模型.预测精度的差距随序列增加而增大,当序列长度增至200时,改进模型的预测误差(
【机 构】
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北京信息科技大学 计算机开放系统实验室,北京 100101;北京材料基因工程高精尖中心,北京 100101;北京信息科技大学 计算机开放系统实验室,北京 100101
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基于时序数据建模的长短时神经网络(LSTM)可用于预测类问题.现实场景中,LSTM预测精度往往与输入序列长度相关,有效的历史信息会被新输入的数据淹没.针对此问题,提出在LSTM节点中构建强化门实现对遗忘信息的提取,并与记忆信息按比例选取、融合、输入记忆单元,增加学习过程中的梯度传导能力,使网络对相对较远的信息保持敏感以提升记忆能力.实验采用工业故障数据,当序列长度超过100时,具有强化门机制的改进模型预测误差低于其他LSTM模型.预测精度的差距随序列增加而增大,当序列长度增至200时,改进模型的预测误差(RMSE/MAE)较原模型分别降低了26.98％与35.85％.
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