CNN-BiLSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention),能够有效地处理风电功率预测中的复杂问题。 二、模型结构与原理 1. 卷积神经网络(CNN) 作用:用于提取输入数据中的空间特征。在风电功率预测中,CNN可以处理风速、风向等输入数据,提取出对预测有用的特征信息。 结构...
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...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_BiLSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出...
爽了!精讲CNN-LSTM-Attention实现时间序列预测+Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测!CNN-BiLSTM-Attention共计3条视频,包括:CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解~、LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、顶会ICLR2024论文Time-LLM:基于大语言模型的时
融合模型(集成学习)- 可融合CNN,BiLSTM-Attention,CNN-BiLSTM等机制的集成学习模型,适用各类文本分类场景,训练时间较长。 在此之上,针对部分用户业务场景的特殊要求,壹鸽可基于RapidMiner平台为深度定制专项的深度学习分类算法,实现相应的意图解析工作。 五、应用效果 ...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
现在,让我们来总结一下KOA-CNN-biLSTM-attention算法的步骤: 数据预处理:对输入数据进行标准化、归一化等预处理操作,以提高模型的稳定性和收敛速度。 构建卷积神经网络:设计合适的卷积层、池化层和全连接层,并使用ReLU等激活函数进行非线性映射。 引入biLSTM:在卷积神经网络的末尾添加一个或多个biLSTM层,以更好地...
实验以小麦和棉花价格预测为目标任务,使用互信息法进行特征选择,选择误差较低的cnn-bilstm-attention模型作为基模型,与机器学习模型通过线性回归进行增强式集成学习.实验结果表明该集成学习方法在小麦及棉花数据集上预测结果的均方根误差( rmse )值分别...
1.应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法,其特征在于,包括 如下步骤: 获得糖尿病数据并进行预处理,构建数据集,将数据集按预设比例划分为训练集和测 试集; 将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练,迭代更新 ...
总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在图像分类任务中具有较高的准确性和性能。通过使用麻雀算法对模型进行优化,可以进一步提高模型的性能。这个模型在深度学习领域具有重要的研究价值,并有望在实际应用中取得更好的效果。