经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法,凸显创新性。因此,今天,对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新,将最新推出的阿尔法进化算法AE优化Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中,非…
我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto...
首先,考虑到F_i是一个维度为:8d*k的矩阵,所以将F_i按行进行拼接,转变成一个8dk*1的向量,如图所示: 然后将转变后形成的新的序列作为网络的输入,其中AE的Encoder 和Decoder的部分均由LSTM来完成,对于每一个时间点i, 其对应的网络结构如下:(图中LSTM的时间步长设为g=5,需要输入i−4到i这五个时间步的数据...
DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，...
预测模型长短期记忆神经网络混合神经网络通过建立有效的NO_(x)浓度预测模型,可降低垃圾焚烧厂产生的NO_(x)排放. NO_(x)浓度受多个过程变量的影响,针对变量的时序特征和空间特征,提出了一种基于自动编码器(AE)和长短期记忆(LSTM)神经网络的NO_(x)浓度预测方法.自动编码器用于提取原始数据的深层次多维信息特征,并...
211153700_基于AE-LSTM_混合神经网络模型的NOx_排放预测 第48卷第4期西南师范大学学报(自然科学版)2023年4月V o l.48N o.4 J o u r n a l o f S o u t h w e s t C h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n...
集合各路大神!强势推出【8大神经网络】原理+实战!绝对是2023年最火的神经网络教程-CNN/RNN/GAN/ANN/GNN/LSTM/AE/transform共计100条视频,包括:卷积神经网络CNN 1.神经网络基础线性函数、2.损失函数、3.向前传播与反向传播等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(4016) 2. 无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE(2664) 3. BiGAN的复现(721) 4. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(655) 5. 条件DCGAN(2019/09/10)(565) 评论排行榜 1. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(4) 2. BiGAN的复现(1) 3. ...
AE-LSTM发布于 2021-01-18 18:40 · 5 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 神经网络语言模型LSTM神经网络RNN深度学习(Deep Learning) 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧相关推荐 13:33 一口气看完经典电影,五重翻转 恰巧那天阳光正好 · 1.4 万次播放 3:44 水利...
专利摘要:本发明涉及铸坯质量技术领域,尤其涉及一种基于AE‑LSTM的多元铸坯质量软测量方法,包括:步骤S1,对PCA的输入样本进行降维,构造输入矩阵I并计算获得协方差矩阵R、特征值λi以及特征向量gi,计算主成分方差贡献率cM,i及累计方差贡献率CM,m;步骤S2,对NARX动态模型结构进行确定,对模型的参数进行调整;步骤S3,基于...