2D-CNN+LSTM模型 🍀与1D-CNN不同,2D-CNN用于捕捉流量数据的空间特征。常见的做法是将多个地铁站点的数据组织成网格状数据,通过网络划分这些站点,基于地理位置或流量相似性进行分组。2D-CNN可以提取各站点间的空间依赖关系,进而识别流量变化的模式。处理后的空间特征图会被送入LSTM网络,LSTM负责捕捉时间序列中的长期...
2. 基于1dCNN-LSTM的单体量化:通过量化单体异常性进行动力电池故障诊断,建立基于 1dCNN-LSTM 的实时电压估计模型,模拟健康电池对于当前工况的电压响应,得到电压参考值;结合电压参考值,与当前各单体的真实采样值进行比较,通过建立评分方法,量...
plt.bar([1,2,3,4],[CNN_1D_train_accuracy, CNN_2D_train_accuracy, LSTM_train_accuracy, SVM_train_accuracy]) plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('folds') plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() plt.figure(19) plt.titl...
2. 基于1dCNN-LSTM的单体量化:通过量化单体异常性进行动力电池故障诊断,建立基于 1dCNN-LSTM 的实时电压估计模型,模拟健康电池对于当前工况的电压响应,得到电压参考值;结合电压参考值,与当前各单体的真实采样值进行比较,通过建立评分方法,量化该单体的性能相对于健康电池的偏移。 图2 单体异常性量化方法及流程示意图 3...
plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('folds') plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() 麻雀虽小五脏俱全,这个例子虽然简单,但包括了数据前处理,特征提取,机器学习,深度学习,结果分析的一系列流程...
第二章 CNN卷积神经网络 1、CNN理解 2、LeNet 3、keras构建CNN 第三章 RNN循环神经网络 1、RNN简介 2、RNN 的推导 3、RNN的其他形式 4、RNN 存在梯度消失和爆炸的原因 第四章 RNN特例 LSTM 1、从RNN到LSTM 2、剖析LSTM结构 2.1 遗忘门 2.2 输入门 2.3 细胞状态更新 2.4 输出门 3、前向传播算法 4、反...
结合以上分析,CNN在空间特征的提取方面具有明显的优势,能够很好地提取出辐射源信号的波形特征,LSTM可以有效地提取辐射源信号波形时序上的依赖关系,本文将CNN与LSTM的优势结合,提出了一种新型辐射源识别方法,该方法直接将收集到的I/Q数据先送入1D-CNN网络进行空间特征提取,再将卷积后的数据送入LSTM网络。该方法减少人工...
(1) 1D-CNN-SVM模型通过卷积神经网络自动提取数字信号中的缺陷特征和强大的分类器,能够有效对不同种类钢丝绳缺陷进行识别。 (2) 通过与1D-CNN,1D-CNN-ELM,1D-CNN-RF,1D-CNN-LSTM模型进行对比并计算模型评价指标,发现1D-CNN-SVM的各项数据均优于...
1D CNN-LSTM为了提升水库水位模拟的精度,通过1D CNN-LSTM模型与五种常用的机器学习模型对安徽省红旗水库历史水位数据和降雨量数据实现未来7天的水位模拟并进行对比验证.CNN和LSTM能够表现出比较好的模拟性能,结合两种模型的优势能够更加显著的提升模型的模拟效果;1D CNN-LSTM具有较高鲁棒性,对于未来3天以内水位模拟都有...
南京航空航天大学的车畅畅、王华伟等在《机械工程学报》2021年第14期发表了《基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测》一文。他们在这篇文章中 根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量带入1D-CNN模型进行回归分...