可以看到,该CNN-LSTM由一层一维卷积+LSTM组成。 通过前面文章我们知道,一维卷积的原始定义如下: nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 本文模型的一维卷积定义: nn.Conv1d(in_channels=args.in_channels, out_channels=args.out_channel...
基于注意力机制的CNN(ACNN)能够捕捉LSTM可能无法捕捉的全局和局部依赖关系,从而增强了模型的鲁棒性。在我们所提出的编码器 - 解码器框架中,可以采用ACNN - LSTM结构。在人类认知系统中,注意力通常在记忆之前。ACNN能够捕捉长期依赖关系的原因在于它集成了多头自注意力和卷积。结合LSTM和ACNN能够增强结构优势以及对时...
II. CNN-LSTM CNN-LSTM模型搭建如下: classCNN_LSTM(tf.keras.Model):def__init__(self,args):super(CNN_LSTM,self).__init__()self.args=args# (batch_size=b, seq_len=24, input_size=7)# (b, 24, 7)-->(b, 22, 64)self.conv1=Sequential()self.conv1.add(layers.Conv1D(64,2,activat...
具有双向长短期记忆的混合CNN(Bi-LSTM) Bi-LSTM是前向和后向LSTM的组合,用于提取时间信息。CNN擅长提取空间特征,特别是在fNIRS中表现良好。结合CNN和Bi-LSTM可以同时提取时间和空间特征,从而改善EEG和fNIRS数据的分类性能。模型架构如图3所示,包括两层CNN(每层有128个滤波器)用于提取局部特征,再通过Bi-LSTM层进行时...
结合CNN和LSTM模型,提出了一种CNN-LSTM混合模型的架构来预测股价。 引入了注意力机制,提高了CNN-LSTM模型的可拓展性和预测精度。 在两个真实的股票数据集上进行了实验,结果证实了所提出算法的有效性。通过实验结果可以看出,该模型在预测股票价格时表现出色,证明了其有效性和泛化能力。0...
解读:一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型 写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConf... Price Prediction Using Hybrid Neural Networks with Attention Mechanism》。这篇文章提出了一种结合了CNN与LSTM的混合神经网络模型 ...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
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至关重要的作用。近年来,随着技术的不断进步,特别是深度学习领域的飞速发展,神经网络模型在负荷预测中的应...
这篇文章提出了一种结合了CNN与LSTM的混合神经网络模型,并引入了注意力机制,将其应用于股价的预测当中,实验验证了提出的模型具有较好的预测效果。原论文在文末进行获取。 1 摘要 由于现实中存在的许多因素,它们都会造成对模型预测精度的影响。因此很难预测诸如股票价格之类的时间序列数据。另外,不同的因素对股票价格...
本文通过模型输入拟人化,卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated CLSTM).利用深度学习框架Tensorflow实现了Gated CLSTM.实验环节还采用了负采样及循环投影层等经典的优化技术...