在Keras中,可以在2D CNN之后添加双向LSTM。这种结构被称为CNN-LSTM模型,它在图像处理和序列数据处理中都有广泛的应用。 2D CNN(二维卷积神经网络)主要用于图像处理,通过卷积操作提取图像的空间特征。而双向LSTM(长短期记忆网络)则是一种适用于序列数据的循环神经网络,能够捕捉序列中的时序信息。 将2D CNN和双...
print('CNN 2D train accuracy =', CNN_2D_train_accuracy) 在测试集上评估模型的准确性 CNN_2D_test_loss, CNN_2D_test_accuracy = Classification_2D.model.evaluate(X_2D_test, y_2D_test) CNN_2D_test_accuracy*=100 print('CNN 2D test accuracy =', CNN_2D_test_accuracy) CNN 2D test accuracy...
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-LSTM-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...
本发明提供一种基于2DCNN和LSTM的铝锂合金自然环境劣化性能预测方法,通过采用2DCNN和LSTM神经网络实现组合预测方法,2DCNN神经网络具有强大的图像处理能力,LSTM神经网络是一种时间相关的神经网络,两者结合能够针对自然环境中铝锂合金劣化性能实现预测;相对于现有数据拟合方法,劣化性能预测精度高,且预测过程只需要获取试样图片...
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1.基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法2.基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型3.基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究4.基于注意力机制的CNN-LSTM短期股票价格预测5.基于WPD和双重注意力机制TCN的短期电价预测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
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在情感分析的研究中,对特定的语境应选用与之相适应的算法模型,本文则是应用了相对较新的Pytorch深度学习框架,对斯坦福公开的影评数据分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和比较研究.在对模型分别进行训练后,通过实验得到各模型在处理这份影评数据时的性能指标.实验结果表明,结合了预训练词向量的CNN-LSTM模型在...
1.一种基于CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法,其特征在于:所述方法的实现过程: 1)选取滚动轴承振动信号不同工况下的部分数据作为训练集,并对训练集的原始振动信号作FFT变换,得到频域幅值信号; 2)将频域幅值信号进行归一化处理后作为特征输入,寿命百分比作为输出训练模型,形如 其中x t ∈R N×1 表示某一工...
信息技术XINXUISHU2022年第3期融合1D-CNN和LSTM的民航客运量预测模型 甘国育-游进国“，段培娟$ (1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650500；2.云南财经大学信息管理中心，昆明650221)摘要：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...