基于壓縮感知和深度學(xué)習(xí)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)
武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)
頁(yè)數(shù)： 8 2024-09-15
摘要： 采用一種結(jié)合壓縮感知（compressive sensing, CS）和深度學(xué)習(xí)的組合模型，利用CS算法的正交匹配追蹤（orthogonal matching pursuit, OMP）算法和深度學(xué)習(xí)模型的長(zhǎng)短期記憶（long short-term memory, LSTM）模型，基于近年來(lái)可能存在噪聲的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格原始數(shù)據(jù)，通過(guò)稀疏表示、設(shè)計(jì)觀測(cè)矩陣、信號(hào)重構(gòu)等對(duì)原始數(shù)據(jù)降噪，...
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