一、引言 单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依...
方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。 创新点: 提出了一种综合了CNN、LSTM和SA的深度学习方法,用于网络入侵检测。通过结合...
一、引言 CNN(Convolutional Neural Network)和LSTM(Long Short-Term Memory)结合起来常用于处理序列数据,特别是时间序列数据或具有空间结构的序列数据。这种结合可以有效地捕捉序列数据中的时空特征。 一种常见的方法是使用CNN来提取序列数据中的空间特征,然后将提取的特征序列输入到LSTM中进行时间建模。这种结合可以充分利...
model=Sequential()# CNN层model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2])))model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))# LSTM层model.add(LSTM(50,return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(50))model.add(Dropout(...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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;
我们首先需要将数组从 (batch_size, seq_len, n_channels) 重建维度为 (seq_len, batch_size, n_channels),因此 tf.split 将在每一步适当地分割数据(根据第 0 个索引)为一系列 (batch_size, lstm_size) 数组。剩下的部分就是标准的 LSTM 实现了,包括构建层级和初始状态。
在本文中,我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程,用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM),能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征,并提高预测的准确性。 首先,我们需要收集风电场的相关数据。这些数据包括风速、风向、温度等多个输入变量,以...
卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及门控单元网络(GRU)是最常见的一类算法,在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归。今天,我们就抛砖引玉,做一个简单的教程,如何用这些网络预测时间序列。因为是做一个简单教程,所以本例子中网络的层数和每层的神经元个数没有调试到最佳。根据不同的数据集,同学们可以自己...
本文采取了并行结构,基于脑电图的时空特征,构建了一个CNN-LSTM并行结构模型,如上图所示, CNN由一个输入层、一个一维卷积层、一个可分离的卷积层和2个扁平层组成。LSTM由输入层、LSTM层和扁平层组成。最后,这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外,这个混合模型使用直系线性单元(ReLU)激活和批量归一化(BN)来...
对于这一个实现,占位符的设定可以和上面一样。下面的代码段实现了 LSTM 层级: 复制 with graph.as_default():# Construct the LSTM inputs and LSTM cellslstm_in=tf.transpose(inputs_, [1,0,2]) # reshape into (seq_len, N, channels)lstm_in=tf.reshape(lstm_in, [-1, n_channels]) # Now ...