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文章基于社会长短期记忆网络的多飞机轨迹协同预测
摘要：飞机轨迹预测是进离场排序、冲突检测与解决等空中交通管理技术的基础。准确的轨迹预测有助于增加空域容量，确保飞机安全有序运行。目前的研究主要集中在单架飞机轨迹预测，没有考虑飞机之间的相互作用。因此，本文提出一种基于社会长短期记忆（S-LSTM）网络的模型，实现多架飞机轨迹协同预测。该模型为每架飞机建立一个LSTM网络，并通过一个池化层来整合关联飞机的隐藏状态，可以有效捕捉它们之间的相互作用。本文以北加州终端区的飞机轨迹为实验数据。结果表明，与主流的轨迹预测模型相比，本文提出的S-LSTM模型具有较小的预测误差，证明了该模型性能的优越性。另外，在存在飞机相互作用的空域场景中进行了对比实验，发现S-LSTM的预测效果优于LSTM，证明了前者考虑飞机相互作用的有效性。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
基于长短期记忆神经网络的深度学习药物-靶标相互作用预测方法
目前，DTI 预测的计算方法可以分为三类：基于配体的方法、对接方法和特征学习方法。基于配体的方法通常用于通过计算给定药物或化合物与已知靶标的活性化合物的化学结构相似性来估计潜在的作用靶标。Keiser 等人 [3] 提出了一种根据配体的化学相似性推断蛋白质靶标的方法。Yamanishi 等人 [7-9] 通过将化合物的化学结构相似性和蛋白质的氨基酸序列相似性整合到均匀空间来预测未知的药物-靶标相互作用。Campillos 等人 [9] 将化合物的化学结构相似性和蛋白质的氨基酸序列相似性整合到均匀空间中。 [6]通过表型副作用的相似性来预测潜在的靶标蛋白。这种基于配体的方法在化学结构相似性较高的情况下简单有效，但也在很大程度上限制了其应用的范围和准确性。对接方法是计算药物与潜在靶标在三维结构中的形状和电性匹配程度，从而推断药物可能的作用靶点。其中，反向对接方法是最常用的预测方法，该方法通过预测给定化合物与靶标之间的相互作用模式和亲和力对药物靶标进行排序，从而确定该药物的可能靶点。程等[10]开发了基于结构的最大亲和力模型。李等[11]开发了利用对接方法识别药物靶点的网络服务器Tar-FisDock。此类方法充分考虑了目标蛋白质的三维结构信息，但分子对接方法本身仍存在一些尚未得到有效解决的问题，如蛋白质的灵活性、打分函数的准确性以及溶剂水分子等，导致逆对接，该方法的预测准确率较低。对接的另一个严重问题是它不能应用于三维结构未知的蛋白质，到目前为止，已知三维结构的蛋白质仍只占所有蛋白质的一小部分，这严重限制了该方法的推广和普及。特征学习方法将药物靶标关系视为相互作用和非相互作用的二类问题，此类方法利用机器学习算法学习已知化合物-靶标对的潜在模式，通过迭代优化生成预测模型，进而推断潜在的DTI。Yu等[12]提出了一种基于化学、基因组和药理学信息的系统方法。Faulon等[13]提出了一种基于化学、基因组和药理学信息的系统方法。[ 13 ] 预测药物
使用具有长短期记忆的循环神经网络估计锂离子电池的充电状态
摘要 —本文提出了一种针对实际条件下运行的锂离子电池 (LIB) 使用长短期记忆循环神经网络 (LSTM) 的精确充电状态 (SOC) 估计算法。凭借其自学习能力，这种数据驱动的方法能够模拟整个电池寿命期间由于环境和工作条件变化而导致的 LIB 高度非线性行为。结果表明，在准确性和稳定性方面，LSTM 方法优于使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 的常见物理模型。为了证明这一优势在实际应用中的优势，使用从储能领域的商业行业应用收集的数据对所提供的网络进行训练和测试。在不同工作条件下使用 EKF 对 LSTM 进行评估并将其与等效电路模型 (ECM) 进行比较。对于动态负载曲线，ECM-EKF 的误差 (RMSE) 为 9.5%，而 LSTM 的误差 (RMSE) 为 5.0%。