单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并...
研究使用了波兰华沙精神病学和神经病学研究所的数据集,预处理对EEG进行z分数标准化和L2正则,输入的传统ML模型包括SVM、KNN、决策树(DT)、朴素贝叶斯、随机森林(RF)、ERT、袋装(bagging)法,DL网络包括各种一维(1D)-CNN、LSTM、1D-CNN-LSTM模型,用于执行特征提取与分类。研究将观察九种基于LSTM、1D-CNN、1D-CNN-...
| CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transfromer + XGBoost) 建模先锋:独家首发 | 基于多级注意力机制的并行预测模型 建模先锋:独家原创 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测 建模先锋:基于LSTM网络的多步预测模型 建模先锋:基于CNN1d网络的多步预测模型 建模先锋:模型组合、注意力机制在单步、多步、单...
本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时 间依赖性。 针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。
目前关于碳排放量的预测还没有一个公认的统一的预测模型,通过阅读文献,可以发现CNN-LSTM模型对居民价格消费指数、短时交通流、中国消费者信心指数以及股票指数问题在预测方面展示出优越的性质,结合碳排放量数据的特性,本文将构建一个基于CNN-LSTM模型的中国碳排放量实时预测模型。通过使用多层CNN网络提取碳排放影响因素的...
金融界 2024 年 8 月 11 日消息,天眼查知识产权信息显示,东方世纪科技股份有限公司取得一项名为“基于 CNN-LSTM 模型的货车动态称重方法和系统“,授权公告号 CN117763337B,申请日期为 2023 年 12 月。 专利摘要显示,本发明提供一种基于 CNN‑LSTM 模型的货车动态称重方法和系统,包括以下步骤:获取称台采集的货车...
基于cnn-lstm模型和迁移学习的信号调制样式识别方法,包括如下步骤: 步骤一、采集多种不同调制信号样本集,对信号样本集进行预处理得到源数据集;具体如下: 采集得到多种不同调制信号样本集,对各种调制信号进行正交解调,得到同相分类(q路分类)和正交分量(i路分类),再由i、q两路信号并行组成源数据集。
基于CNN-LSTM 模型的比特币价格预测Bitcoin Price Prediction Based on CNN-LSTM Model-来源:应用数学进展(第2022005期)-汉斯出版社.pdf,Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2022, 11(5), 2956-2966 Published Online May 2022 in Hans. /journal/aam /10.12
本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法结合了卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制,能够有效地提取输入特征和建立时序关系,并对输入特征进行加权处理,从而提高预测精度。
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有