数据集格式为CSV文件,共50000个样本,20个特征,来预测FloodProbability(洪水概率): 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性,可能表示为0到1之间的概率。 按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集: 3 基于CNN-BiLSTM-Attention的回归模型 3.1 定义CNN-BiLSTM-Attention网络模型 3.2 设置参数,训练模型 50个epoch,mse极...
Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-BiLSTM模型对扰动信号的分类。 Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电能质量扰动信...
在回归预测任务中,Adaboost可以通过组合多个基本的回归模型来提高预测的准确性。将CNN-BILSTM作为基本的回归模型,然后利用Adaboost算法来提升其性能,可以得到一个更加强大和鲁棒的预测模型。 在实际应用中,我们可以将这种模型应用于各种领域的预测分析任务中,例如股票价格预测、销售量预测、天气预测等。通过充分利用深度学...
金融界2025年1月28日消息,国家知识产权局信息显示,国网福建省电力有限公司申请一项名为“一种基于动态特征提取与CNN-BiLSTM的光伏功率预测方法”的专利,公开号CN 119357578 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于动态特征提取与CNN-BiLSTM的光伏功率预测方法,包括:S1:采集光伏功率历史数据,通过...
为了应对电能质量扰动(PQD)识别中噪声干扰导致的识别率下降问题,佛山科学技术学院机电工程与自动化学院的王立辉、柯泳、苏如开在2024年第5期《电气技术》上撰文提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)-双向长短期记忆(BiLSTM)网络-双向门控...
【INFO-CNN-BILSTM回归预测】基于加权向量算法INFO优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络CNN-BILSTM回归预测,INFO-CNN-BILSTM多输入单输出模型。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
首先,给定一个候选关系和两个实体,我们的方法使用CNN算法将实体之间的多个推理路径编码成低维嵌入,然后将数据通过BiLSTM层。与此同时,我们假设不是两个实体之间的所有路径都同样有助于推断实体之间的缺失关系。为此,我们应用注意力机制捕获候选关系和两个实体之间的每条路径之间的语义相关性,并为实体之间的所有路径生成...
金融界2024年11月14日消息,国家知识产权局信息显示,广东电网有限责任公司广州供电局申请一项名为“一种基于Fryze-电流分解和CNN-BiLSTM的非侵入式家电识别方法”的专利,公开号CN 118940094 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本申请公开了一种基于Fryze‑电流分解和CNN‑BiLSTM的非侵入式家电识别方法,涉及智能...
为提高脑电信号的情绪识别准确率,充分利用脑电信号的频率、空间和时间维度上的信息,提出一种基于CNN-BiLSTM(convolutional neural networks-bidrectional long short term memory)的脑电情绪分类神经网络模型。该模型由卷积神经网络和多层特征融合的双向长短时神经网络...