摘要:利用海洋卫星观测数据和黄渤海近岸海域实测生态水质数据,建立了一种基于卷积神经网络结合支持向量回归(Convolutional Neural Network-Support Vector Regression,CNN-SVR)的深度学习网络模型的叶绿素a浓度预测方法。采用皮尔逊方法对叶绿素a与环...
(Support Vector Regression,SVR)的特点:在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果输入到SVR回归模型中进行流量预测.为验证模型的有效性,取G103国道的实际交通流量数据进行试验.结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型.%It...
涡扇发动机剩余使用寿命预测方法 | 涡扇发动机剩余使用寿命预测方法,基于CNN-SVR和自动机器学习方法AutoMLNASA的C-MAPSS(商用模块化航空推进系统仿真)数据集(涡扇发动机退化仿真数据集)是一种被广泛使用的基准数据.C-MAPSS数据包括不同数量的运行工况和故障工况的传感器数据。该数据有4个子数据集,每个子数据集有不同数量...
Regression,SVR)的特点:在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果 输入到SVR回归模型屮进行流量预测•为验证模型的有效性,取G103国道的实际交 通流量数据进行试验•结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高 的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型. ...
使用SVR将视频级特征向量映射到主观质量得分。后来,通过更密集地组合时空信息,该模型得到了显着发展[ 18 ]。 图。1 拟议的NR-VQA算法的高级概述。预训练的CNN在所有连续的视频帧中运行以创建 ×序列数据,其中d代表视频序列的长度,N代表帧级深度特征向量的长度。随后,利用LSTM网络预测主观质量得分 × d×N 另一...
基于CNN-SVR混合深度学习模型的短时交通流预测
使用最佳支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)进行预测 y\_pred = best\_svr.predict(X.values.reshape(-1, 1)) 电池SOC 的 CNN-BiLSTM-Attention 模型 定义模型参数:INPUT_DIMS = 4,TIME_STEPS = 10,lstm_units = 64。对数据进行归一化处理 ...
然后SVM的变种有SVR(用于回归),软间隔分类器,在SVM的两条道之间允许有少量反例样本。具体可见周志华机器学习,这不是我们的重点。2.1.4 神经网络 既然我们想让机器能自己去学习符合机器本身特性的先验,我们就提出了神经网络,从早期的感知机,到现在,这个发展很快,因为它只有少量的人类先验(如结构,连接等)。之前一直被...
最后将CNN-GRUAE模型与MLR、ANN、SVR、BPNN、GBDT、CNN、GRU、AE-GRU和CNN-GRU模型进行了对比,结果表明,CNN-GRU-AE模型在所有评价指标上均表现最佳,具有更高的预测精度和泛化能力。 CNN-GRU-AE模型具有以下优势:利用GBDT算法进行特征选...
二、灰度预测算法与SVR算法 1、LASSO回归选取关键属性 AI检测代码解析 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Lasso inputfile = 'C:/Users/透心凉i/data.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 ...