To solve the modeling problem of the flue gas desulfurization process, this paper designed an attention mechanism-based long short-term memory (AttLSTM) network, and an autoencoder based on this model to complete the detection of abnormal points in the desulfurization process. This paper proposed ...
CNN-LSTM-Attention模型正在向多模态数据融合方向发展,以充分利用不同类型数据之间的互补性,提高预测性能。 轻量化与加速:为了降低模型在部署和运行时的计算成本,研究者们正在致力于开发轻量化的CNN-LSTM-Attention模型。通过剪枝、量化等技术,可以在不牺牲太多性能的前提下,减少模型的参数量和计算量。 可解释性增强:...
Att-LSTM and hierarchical Att-LSTM. Contribute to Tom957/Att-LSTM development by creating an account on GitHub.
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型，要求数据是多特征变量和因变量一一对应，测试数据为风功率数据集，inpit三个特征变量，output风功率变量，直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 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。PS:以下效果图为...
cnnlstmatt CNNlstmattention模型分类 直观地、透彻地理解RNN、LSTM与Attention,这三种结构 写在前面:文中的图画大部分截图于B站梗直哥丶的视频,欢迎大家根据下面的链接去选择观看,每个视频都不长,但是讲得非常透彻易懂,我呢则整理一下,以供自己以后的学习。
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型,要求数据是多特征变量和因变量一一对应,测试数据为风功率数据集,inpit三个特征变量,output风功率变量,直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 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。 PS:以下效果图为测试...
金融界 2025 年 1 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，国家电投集团江苏新能源有限公司申请一项名为“基于 ATT-BI-LSTM 的光伏超短期功率预测方法”的专利，公开号 CN 119312967 A，申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于 ATT‑BI‑LSTM 的光伏超短期功率预测方法，该方法包括以下...
注意力机制可以使神经网络将注意力集中在关键部分,从而提高分类的准确性。在SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们使用麻雀算法来优化注意力机制。麻雀算法是一种基于麻雀行为的优化算法,它模拟了麻雀在寻找食物时的行为。通过麻雀算法,我们可以找到最佳的注意力权重,从而提高分类性能。
摘要 针对解决新闻文本如何有效提取关键主题信息进行归纳分类的问题,提出一种基于RoBERTa-wwm与注意力机制混合的深度学习文本分类模型RoBERTa-ATTLSTM。模型首先采用RoBERTa-wwm预训练语言模型获取文本...展开更多 For sloving the problem of how to effectively extracting key topic information from news text for text...
与普通模型相比,组合模型的预测误差减少约２０％,R ２值约为９ ５,取得了较好的预测效果.关键词:供水量预测;长短时循环记忆网络;卷积核;注意力机制 中图分类号:T P １８３;T V ２４１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A 收稿日期:２０２１Ｇ０９Ｇ１３基金项目:山东省重点研发计划(批准号:２０１...