结合1D时序-2D图像多模态融合的CNN-GRU故障识别算法,基于一维时序信号和二维图像多元信息融合的卷积神经网络结门控循环单元网络的数据分类预测/故障识别算法。要求2020版以上。 采用双支路输入,一路为图像输入经CNN提取特征,一路为特征序列输入经GRU提取特征,特征融合后计算输出结果。 1、多模态融合:将一维时序信号和二...
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空...
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1.用于识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型,其特征在于,所述模型的构建方法包括步骤:S1、采集妊娠脉搏波;S2、对采集的妊娠脉搏波进行预处理,将预处理后的妊娠脉搏波数据分为训练集和测试集;S3、构建1DCNN‑GRU‑Attention混合模型;S4、利用预处理后的妊娠脉搏波训练集数据训练1DCNN‑GRU‑Atte...
基于1DCNN-GRU算法的工控协议分类系统是由辽宁工程技术大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0587046,属于分类,想要查询更多关于基于1DCNN-GRU算法的工控协议分类系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
以实现更准确的长期预测.NGSIM数据评估结果表明:与LSTM编-解码器,1DCNN-LSTM和GRU编-解码器相比,CGSTA-WG模型在长时域的轨迹预测上具有明显的优势,能够使用较少... 韩爽 - 青岛科技大学 被引量: 0发表: 2023年 Forecasting the direction of daily changes in the India VIX Index using deep learning GRURNN...
(GRU)网络的网络入侵检测混合模型,1DCNN以膨胀卷积的方式将输入的数据逐层卷积合并以提取输入特征,GRU进一步提取特征数据并挖掘时序信息,并且在训练模型的过程中加入高斯噪声作为数据增广手段以增强网络的鲁棒性,从而提高模型的泛化能力.采用UNSW-NB15数据集进行二分类实验,该模型与其他模型相比较,有效地提高了网络入侵...
本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法,包括:从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据,包括用电量、供电量、负载率;对获取的用电相关数据进行数据处理,数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量;对处理后的用电相关数据进行错位映射,用当...
本发明实施例公开了用于识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型,该模型的构建方法包括步骤:S1、采集妊娠脉搏波;S2、对采集的妊娠脉搏波进行预处理,将预处理后的妊娠脉搏波数据分为训练集和测试集;S3、构建1DCNN‑GRU‑Attention混合模型;S4、利用预
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空...