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...
基于AE-KPCA-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测一、引言随着电动汽车、移动设备等领域的快速发展,锂电池因其高能量密度、无记忆效应等优点被广泛应用。然而,锂电池的剩余使用寿命(RemainingUsefulLife,RUL)预测是一个重要的研究课题,因为这直接关系到电池的维护和更换时机。准确的RUL预测能够有效地提高电池的使用效率和安全性...
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...
1.基于变权重随机森林的硬盘故障预测方法2.基于Fcn-Attention的硬盘故障预测方法3.基于深度强化学习的故障硬盘预测与处理方法4.基于AE-LSTM混合神经网络模型的NO_(x)排放预测5.基于AE-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
专利摘要:本发明公开了一种基于DCAE‑LSTM短期日负荷曲线预测方法,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...
(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 ...
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...
2.组合预测类:CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可(可任意搭配非常新颖)~ 3.分解类:EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD等分解模型均可~ 4.路径规划类:机器人路径规划、无人机三维路径规划、冷链物流路径...
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:30 *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...