输入层:首先输入数据(如图像或序列)进入CNN。 卷积层:CNN通过卷积和池化操作提取数据的局部特征,生成特征图。 展平层:将CNN输出的特征图展平为一维向量。 GRU层:将展平的向量输入GRU,GRU通过门控机制(更新门和重置门)处理序列数据,学习时间依赖性。 输出层:通过全连接层和激活函数,输出预测结果。 数理基础 CNN的...
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; ...
本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意力和一维 CNN 的框架,用于情感分类和分析,如图 1 所示。 根据实验结果表格,本文提出的模型在精确度、召回率和F1值方面分别达到了...
提出了一种基于 Attention 机制的CNN -BiGRU(卷积神经网络+双向GRU+注意力机制)短期电力负荷预测方法,该方法将历史负荷数据作为输入,搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构,提取反映负荷复杂动态变化的高维特征;将所提特征向量构造为时间序列形式作为 BiGRU 网络的输入,建模学习特征内部动态变化规律,并引入 Atten...
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...
📊 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...
简称GCA情感分类模型),该模型分别考虑用户和产品特征,将BiGRU和CNN相结合,并引入注意力机制,充分提取了评论文本的特征,实验结果表明,该模型在IMDB和Yelp数据集上提高了情感分类的准确率.