CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外,本文特别介绍了结合Attention机制的CNN-RNN组合算法Attentio...
卷积神经网络(CNN)是一种在图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。它通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征,并通过全连接层进行分类或回归。在故障预测中,我们可以将设备的运行数据看作是一维时间序列数据,将其作为CNN的输入,利用CNN来提取数据的时空特征。 双向门控循环单元(BIGRU)是一种能够处理序列数据的...
本研究利用CNN-BiGRU故障分类模型对西储大学轴承数据集进行了故障诊断研究,取得了良好的分类效果。未来研究可以进一步探索更复杂的深度学习模型、融合更多的特征信息以及应用在实际工业环境中的故障诊断中。同时,也可以考虑将模型部署到云端或嵌入式设备中,实现远程监控和实时故障诊断。
基于Matlab的CNN和BIGRU的数据预测模型。模型和理论方法总结:卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度学习模型。通过卷积层提取局部特征,池化层降低特征维度,全连接层进行分类或回归。网络结构设计:设计包含多个卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层和全连接层的CNN结构,以处理序列数据并进行回归预测。BiGRU神经网络:BiGRU是...
1.Matlab实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainCNN_BiGRUNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
基于CWT-CNN-BIGRU对滚动轴承的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下: 1)连续小波变换将原始的振动信号转化为时频图; 连续小波变换是一种信号处理技术,用于分析信号的频率特性和时间特性。它通过将信号与一组基本小波函数进行卷积来实现。在连续小波变换中,信号可以被分解成...
我们开发的CNN-LWAN的改进版本称为BIGRU-LWAN,它用BIGRU(图1c)替换CNN编码器,BIGRU-ATT将word embedding 转换为上下文敏感的embedding hi...。BIGRU-ATT:第一种神经方法是具有自我注意的BIGRU(Xu等人,2015)。每个文档都被表示为其单词嵌入的序列,它们经过一堆BIGRUs(图1a)。文档嵌入(h)被计算为产生的上下文...
1.数据集介绍 (matlab仿真模型获取数据) 将故障区分为具体的不同类型:单相短路故障、两相接地短路故障、两相相间故障、三相相间短路故障。这里随意举出每种类别的两个样本进行展示。 2.模型:CNN-Bigru-Attention模型,每类故障有1000个样本 编辑 3.效果(平均识别准确率为 99.31%) ...
📊 股票价格预测一直是金融领域的重要课题。近年来,深度学习模型在时间序列预测中取得了显著成效。今天,我们将探讨如何使用CNN-BiGRU模型来预测股票价格。🔧 网络结构: CNN-BiGRU模型结合了卷积神经网络(CNN)和双向循环神经网络(BiGRU),以实现对输入数据的特征提取和建模。以下是该模型的网络结构:1...
GCA情感分类模型又分为四层,即BiGRU层、注意力层、CNN层以及全连接层和分类层,并对文本进行单词级和句子级的分析. 1)在进行单词级语义分析时,将词向量输入到BiGRU层,然后在BiGRU层提取文本的上下文特征; 2)在注意力机制层将BiGRU层的隐藏层状态作为输入,计算注意力权重,得到赋予权重的特征向量,得到句子表示; ...