plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() plt.figure(19) plt.title('Accuracy in Test data') plt.bar([1,2,3,4],[CNN_1D_test_accuracy, CNN_2D_test_accuracy, LSTM_test_accuracy, SVM_test_accuracy]) plt.ylabel('accuracy...
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...
user_input = input("Select model:\n1.lstm_model.pth\n2.cnn_model.pth\n") if user_input=="1": modelName="lstm_model.pth" elif user_input=="2": modelName="cnn_model.pth" else: print("no model name is "+user_input) exit(0) # input_text = "这个车完全就是垃圾,又热又耗油" ...
该结构主要由1D-CNN部分、LSTM部分以及分类输出部分组成,输入信号为雷达个体的I/Q采样信号,模型首先通过一系列的一维卷积层来提取雷达信号的图像特征,为了尽可能保留输入数据的时序特征,本文在1D-CNN与LSTM部分使用了Maxpooling操作取代了传统的Flatten操作,Maxpooling操作同时也有效降低了输入LSTM部分的数据的复杂度,加快...
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...
使用深度学习技术的端到端故障诊断模型,该模型采用 1DCNN 进行特征自提取,LSTM 学习特征之间的时间依赖性,以弥补传统方法的不足。该模型集成了传统的信号降噪、特征提取、特征选择、特征分类等流程,最大程度地简化了诊断流程。LSTM 和 CNN 的结合弥补了使用 CNN 单独处理时间序列数据的不足,提高了模型的鲁棒性。改进...
CNN:卷积神经网络(CNN:Convolutional neural networks)或深度卷积神经网络(DCNN:deep convolutional neural networks) 跟其它类型的神经网络大有不同。 它们主要用于处理图像数据,但可用于其它形式数据的处理,如语音数据。 池化是一种过滤掉细节的方式:一种常用的池化方式是最大池化,比如用2X2的像素,然后取四个像素中值...
对于如何组合CONV1D和LSTM感到困惑的问题,我可以给出以下完善且全面的答案: CONV1D是一种一维卷积神经网络,主要用于处理序列数据。它通过滑动窗口的方式提取局部特征,并通过卷积操作将这些特征进行组合。CONV1D在文本分类、语音识别等任务中具有很好的效果。 LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络,主要用于处理序列数据...
(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...
在民航客运领域,准确地预测航线每日的客运量对民航公司具有重要的指导意义.循环神经网络能较好地预测民航的客运量,但在准确率,尤其是时间效率方面仍需提高.因此,提出一种融合一维卷积神经网络和长短期记忆网络的客运量预测模型,利用一维卷积神经网络计算代价小和可以识别序列局部模式的特性以及长短期记忆网络可以捕获客运量...