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刊名：人民黄河
发表时间：2018-09-01
摘要:
供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型.该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行训练,最后利用训练的模型进行预测.以新开河2014-2015年日供水量为训练数据,2016年1月1-7日供水量为测试数据,导入该模型进行预测.依据该测试方法对其后200 d的供水量进行预测,结果表明:该模型用于日供水量预测比深度信念网络模型及传统BP神经网络模型精度高,相对误差均小于5％,是一种有效的方式.
刊名：数据与计算发展前沿
发表时间：2019-01-01
摘要:
[目的]深度学习是近年来人工智能取得突破的驱动性核心技术,深度学习框架也被称作智能时代的操作系统,本文对国内唯一功能完备的开源深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)进行了系统性介绍.[方法]首先介绍深度学习框架的发展历程,并概述飞桨深度学习平台的技术全景和生态建设进展,然后详细介绍飞桨核心框架的关键技术,包括前端语言、组网编程范式、核心架构图、算子库以及高效率计算核心五个部分.[结果]飞桨经过多年来产业实践中持续迭代创新,已经在超大规模分布式训练、多端高速推理等方面形成了独特的优势.[结论]系统性总结飞桨的主要创新点并对未来发展趋势进行展望.
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