整理了基于VMD-CNN-LSTM组合模型时间序列预测python代码,该代码注释十分齐全,采用RMSE、MAE、MAPE和R2等多种评价指标,效果优异,适合想发文章的同学。 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; 3)将各个模态分量输入模型,建立模型进行预测; 4)将各个预测结果相加...
贝叶斯优化CNN-BiLSTM回归预测matlab代码 贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想,通过不断探索各种参数组合的结果,根据已有信息计算期望值,并选择期望值最大的组合作为最佳策略,从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。 数据为Excel股票预测数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个...
一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失...
基于卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)回归预测,多变量输入模型,matlab代码,要求2019及以上版本。 174 -- 1:18 App 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)回归预测,SSA-CNN-BILSTM多输入单输出模型。 150 -- 0:13 App 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)时间序列...
使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 代码语言:javascript 复制 importkeras from sklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastf from keras.callbacksimportModelCheckpoint,Callback #importkeras.backendasKfrom keras.layersimport*from keras.models...
基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)时间序列预测,BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM时间序列预测模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。
Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测...
一、架构图 二、代码 class TextBILSTM(nn.Module): def __init__(self, config:TRNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size = 5000): super(TextBILSTM, self).__init__(
小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上。 命名实体识别(Named Entity Recognition) 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一项很基础的任务,就是指从文本中识别出命名性指称项,为关系抽取等任务做铺垫。狭义上,是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...