4.优化算法确定超参数:使用AE优化算法确定Transformer-LSTM模型的最优参数,包括学习率、隐藏层节点数和正则化系数。 5.构建模型:建立Transformer-LSTM网络,更好地捕捉到数据的动态模式。 6.模型训练:将AE算法确定的最优参数代入该模型,使用训练集对Transformer-LSTM模型进行训练。 7.模型预测:利用训练好的模型对训练集...
硬盘故障诊断;采用回归决策树模型智能化对硬盘健康状态进行标记,并通过AE-LSTM模型提取鲁棒的隐藏变量,构建剩余使用寿命预测模型和硬盘健康状态分级模块,根据AE模块的输入输出差异进行硬盘故障诊断;在Backblaze公开数据集上,对比了RF,LSTM和AE-LSTM三种算法,实验结果证实了AE-LSTM算法在多目标硬盘故障预测中的有效性和优势...
term memory, AELSTM)迁移学习(transfer learning, TL)的滚动轴承剩余寿命预测方法,首先采用自动编码器自动提取源域中原始振动信号中的特征,再构建双层LSTM模型对剩余寿命进行预测,通过源域中训练获得AELSTM模型,再用目标域中的数据对AELSTM模型训练,完成对模型参数的微调,最后用调整好的模型对目标域中的数据进行预测...
重庆科技学院电气工程学院,重庆401331 摘要:通过建立有效的N O x浓度预测模型,可降低垃圾焚烧厂产生的N O x排放.N O 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(A E)和长短期记忆(L S TM)神经网络的N O 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...
具体按照以下步骤实施:步骤1、构建电力负荷带有高噪声的数据集;步骤2、构造卷积去噪自编码器(DCAE);步骤3、构造基于长短期记忆网络(LSTM)的负荷预测网络;步骤4、将DCAE与基于LSTM的负荷预测网络结合,组成混合深度神经网络;步骤5、将步骤1中带有高噪声的数据集输入步骤4中的混合深度神经网络实现短期日负荷曲线的预测...
预测性能 图4 展示了当预测窗口为 2 秒时,五种方法的综合比较结果。LiveAE 实现了最高的预测准确率(83.4%)和 F1 值(0.724),并且相对于表现最好的 baseline 提高了12.8%的 F1 值。 Livedeep 由于决策使用 CNN 和 LSTM 预测结果的融合,实现了最高的召回率。然而,剩下的三个指标,尤其是精确率,显示出较低...
(transfer learning,TL)的滚动轴承剩余寿命预测方法,首先采用自动编码器自动提取源域中原始振动信号中的特征,再构建双层LSTM模型对剩余寿命进行预测,通过源域中训练获得AELSTM模型,再用目标域中的数据对AELSTM模型训练,完成对模型参数的微调,最后用调整好的模型对目标域中的数据进行预测.通过参数共享和微调两种方法,大大...
贝叶斯优化LSTM做时间序列单输入单输出预测模型,要求数据是单列的时间序列数据,直接替换数据就可以用。 程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图,可打印多种评价指标。 资料转载自:http://popuk.cn/677996284338.html ...
一种基于DCAE-LSTM短期日负荷曲线预测方法 申请人:立专 曾鑫 申请号:2021102123612 申请日:2024-08-19 专利类型:发明 专利价格:￥32000 联系方式:13285103257 上架时间:2024-08-13 浏览次数:20 *自主联系卖家线下成单,平台不承担风险,您可以委托平台购买,规避风险...
Livedeep :一种融合了 CNN 和 LSTM 的方法,用于生成预测。 MFVP :一种混合方法,将显著性地图和过去的运动轨迹与 ConvLSTM 相结合。 为了评估 LiveAE 的性能,我们选择以下广泛使用的指标:准确率、精确率、召回率、F1 分数和联合交集(IoU)。 准确率是正确预测的 tile 占所有 tile 的百分比。每个片段的准确率定...