基于CNN和LSTM网络流量分析系统是由北京工业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0461787,属于分类,想要查询更多关于基于CNN和LSTM网络流量分析系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于SARIMA-CNN-LSTM的车流量预测分析.pdf,根据研究,基于SARIMACNNLSTM的车流量预测模型表现优异,其中利用MA滤波组合法能更准确预测车流量,并且能有效捕获车流量序列中的多个特征,预测精度最高此外,通过CNN提取MA滤波分解后的非线性成分数据特征,并结合LSTM网络进行预
本发明公开了一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法,对数据集进行预处理,处理结束后针对样本数量采用分布不均问题,使用Smote技术过采样,然后采用一维卷积神经网络(CNN)的方法进行特征提取,利用深度学习中长短期记忆网络(LSTM)来训练数据,当损失函数满足条件时终止训练,得到训练好的模型,本发明采用的一维卷积神经网络对...
GRU的更新公式为: 3.4 CNN+LSTM与CNN+GRU对比 共同点: 两者的结合都是先通过CNN提取时间序列的局部特征,然后利用RNN(LSTM或GRU)处理序列特征,捕捉长时依赖。 在时间序列预测中,CNN通常用于降维和特征提取,RNN则用于序列建模。 差异: 复杂性与计算效率:GRU结构相对简单,参数较少,计算速度较快,适合资源有限的场景。
在CNN‑LSTM中,CNN用于识别和提取空间降水数据,LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。权利要求书2页说明书10页附图4页CN115099497A2022.09.23CN115099497A1.一种基于CNN‑LSTM的实时...
首先,全面总结现有的交通流量预测方法并进行比较;其次,对交通流预测中涉及到的基本定义、参数进行详细阐述;再次,详细介绍了机器学习和深度学习理论,为后续建立模型奠定理论基础;然后,采用深度学习中的CNN、LSTM作为基本网络结构,并对其进行组合得到新模型来对交通流进行预测;最后,利用北京市2015年的出租车出行数据来对...
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。
首先建立模型,lstm_model,该模型是不同时间步骤的堆叠lstm单元的列表,后面是一个密集层。 因此,我们的模型期望一个维度对应的数据((batch size, time_steps of the first lstm cell, num_features in our data) 接下来,我们以模型可以接受的方式准备数据。
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。
CNN 输出特征的重要度越高,则其对应注意力机制模块的输出越接近 1;反之而言,CNN 输出特征的重要度越低,则其对应注意力机制模块的输出越接近 0。由数值的高低反映特征重要程度,从而完成重要特征的辨别。 (4)时序特征提取 融合的结果作为 LSTM 单元一个节点的输入,用LSTM 进行序列建模得到最终预测结果。运用 LSTM从...