预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
双向门控循环单元(BIGRU)是一种能够处理序列数据的循环神经网络(RNN)模型。与传统的RNN模型相比,BIGRU可以同时考虑过去和未来的信息,从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在故障预测中,我们可以将设备的运行数据看作是一个时间序列,将其作为BIGRU的输入,利用BIGRU来学习数据的时间依赖关系。 基于CNN-BIGRU的故障预...
CNN-BiGRU故障分类模型结合了CNN和BiGRU的优点,能够自动提取振动信号的时域和频域特征,并进行有效的时序建模。模型构建步骤如下: CNN层:利用卷积神经网络自动提取振动信号的时域特征。卷积层通过卷积核提取输入信号的特征,池化层通过下采样减少数据维度并保留关键特征。 BiGRU层:利用双向门控循环单元对CNN提取的特征序列进...
首先将文本用词向量表示，然后依次输入到BiGRU-CNN 网络模型中得到本文的BiGRU 全局特征和CNN 局部特征；随后将BiGRU-CNN 网络得到的特征输入到多头注意力机制层进行特征权重分配以获取文本有区分度且重要的特征信息；最后利用输出层中的Softmax 函数对汽车评论文本进行情感极性分类。在汽车评论数据集中进行实验，准确率为...
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CNN-BIGRU的故障预测算法流程可以分为以下几个步骤: 数据准备:收集设备的运行数据,并对数据进行预处理,包括数据清洗、数据平滑等。 特征提取:将预处理后的数据转化为卷积神经网络的输入格式。可以利用滑动窗口的方法将时间序列数据切分成多个子序列,并将每个子序列转化为图像形式的输入。
具有创新性的时间序列预测matlab代码,更换数据集就可以直接用 1358 -- 0:42 App 基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)的时间序列预测模型 2119 1 0:28 App 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法matlab代码,包含多种方法对比! 7495 -- 7:...
📊 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...
实验结果表明,基于CNN-BiGRU的负荷预测模型在预测准确性和鲁棒性方面均优于传统方法。具体来说,通过引入自注意力机制,模型能够更好地关注对预测结果有贡献的关键时间步,从而提高了预测的准确性。 讨论 优点 特征提取能力强:CNN能够有效提取输入数据中的时空特征。 序列建模能力强:BiGRU能够同时考虑前向和后向的序列信...
针对以上问题,本文提出一种引入注意力机制的BiGRU-CNN文本情感分类模型(BiGRU-CNN Sentiment Classification Model with Attention Mechanism,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...