序列构建:将VMD得到的IMF成分作为输入序列,构建适合CNN-BiLSTM模型的序列数据,并确定预测的时间步长。 模型设计:设计并训练CNN-BiLSTM模型,考虑到CNN和BiLSTM对数据的不同处理能力,可以设计多层CNN和BiLSTM结构,并通过调节网络的参数和结构来优化模型性能。 模型训练:使用历史数据对设计好的VMD-CNN-BiLSTM模型进行训练...
程序名称:基于CNN-BiLSTM-KDE的多变量时间序列预测 实现平台:matlab 简介:构建了基于CNN(卷积神经网络)-BiLSTM(双向长短时记忆网络)-KDE(核密度估计)的多变量时间序列预测模型。在CNN-BiLSTM预测框架的基础上,结合核密度估计方法计算点预测误差数据概率密度分布函数,求解对应置信水平下的误差置信区间,结合点预测结果实...
本篇文章对《基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测》这篇论文里的模型进行复现,作者张加劲。 模型结构 下面是对不含attention层的模型进行实现。 defModel(input_size, num_output): cv1 = nn.Sequential(Permute(), nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=10, kernel_size=10, ...
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(Matlab代码实现), 视频播放量 257、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关
整天说Batch Norm,CNN的论文里离不开Batch Norm。BN可以使每层输入数据分布相对稳定,加速模型训练时的收敛速度。但BN操作在CNN中具体是如何实现的呢? 1. BN在MLP中的实现步骤 首先快速回顾下BN在MLP中是怎样的,步骤如下图: 图片来源:BN原论文 一句话概括就是对于每个特征,求一个batch求均值和方差。然后该特征...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_BiLSTM_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。
基于卷积神经网络-双向长短时记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测(CNN-BiLSTM-SE)基于MATLAB环境 替换自己的数据即可基本流程:首先通过卷积神经网络CNN进行特征提取,然后通过通道注意力机制SE对不同的特征赋予不同的权重,最后通过双向长短时记忆网络BiLSTM进行分类预测#毕业设计 #神经网络与深度学习 #程序代码 #...
CNNS+BiLSTM代码学习 nn.py def tag_dataset(dataset): correctLabels = [] #标注的序列 predLabels = [] #预测的序列 b = Progbar(len(dataset)) #Progbar是进度条 for i,data in enumerate(dataset): #enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(dataset)组合为一个索引序列,同时列出数据(data)和...
综上所述,基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM模型可以充分利用SCSSA算法的优化能力和CNN-BiLSTM模型的时间序列建模能力,提高时间序列预测的准确性。这种模型能够在时间序列数据中找到最优的参数组合,并利用CNN和BiLSTM来提取特征和建模时间关系,从而更好地预测未来的值。
基于CNN-BiLSTM(卷积神经网络-双向长短时记忆网络)的风电功率预测研究是一个结合了深度学习技术的复杂课题,旨在通过利用历史风电数据、气象数据等多源异构数据,实现高精度的风电功率预测。以下是对该研究的详细分析: 一、研究背景与意义 风电功率预测在风电场运营和电网调度中至关重要。准确的风电功率预测有助于风电场...