基于改进的长短期神经网络电池电容预测，基于DBN+LSTM+SVM的电池电容预测
目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的客电池电容预测
完整代码： 基于长短期神经网络LSTM的公交站客流量预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184734
效果图
结果分析
展望
参考论文
背影
为增加电动车行驶里程，电池电容预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问，电池电容数据也是一种时间序列的数据，用LSTM神经网络进行预测，准确率更高
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的客流量预测。
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本&
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