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...
图1 预处理后的部分特征分布曲线 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...
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...
定义LSTM分类模型 class LSTM_Model(): def __init__(self): self.model = self.CreateModel() def CreateModel(self): model = models.Sequential([ layers.LSTM(32, return_sequences=True), layers.Flatten(), layers.Dense(10), layers.Softmax() ...
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、反向传播算法 第五章 受限玻尔兹曼机 RBM 1、简介 第六章 深度信念网络 DBM 1、简介 第七章 蒙特卡罗方法 马尔可夫链 1、蒙特卡罗方法 2、马尔可夫链 3、MCMC采样 M-H采样 4、Gibbs采样 第八章...
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...
(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的各项数据均优于其他模型,验证了所提模型的优越性和可靠性。 (3) 将不同工况速度下所得数据集输入模型,获得了较好的结果,充分体现了该模型...
1D CNN-LSTM具有较高鲁棒性,对于未来3天以内水位模拟都有较好的预测效果和精度,虽然3天以后的模拟效果有明显下降,但对未来第7天的模拟NSE和KGE依然能够达到0.8以上,在不发生极端天气的情况下,模型对于水位趋势的模拟依然具有相当的参考价值.1D CNN-LSTM模型对于红旗水库的水位模拟优于其他五种传统的机器学习模型,并...
该混合模型能够充分发挥1D-CNN对状态参数的回归分析能力以及Bi-LSTM的时间序列预测能力,从而得到准确的剩余寿命预测结果。该方法能够被应用于航空发动机系统、滚动轴承、风力发电机等复杂机械设备的剩余寿命预测。 引用本文 车畅畅, 王华伟, 倪晓梅, 蔺瑞管, 熊明兰. 基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测[J...