每类故障有1000个样本(一共5000个样本),训练集与测试集比例是9:1(训练集:4500个样本,测试集:500个样本) 从结果可以看出,CNN对带有复合故障的数据集诊断准确率虽然不低,但是准确率不稳定。 测试集的混淆矩阵(以样本个数呈现) 测试集的混淆矩阵(以准确率数呈现)
自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。
关于CNN的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量,预测,取预测结果元素最大值所对应的索引即为预测评分 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 ...
您会看到每个项目都是一个元组,其中第一个元素由序列的12个项目组成,第二个元组元素包含相应的标签。 1.3、创建LSTM模型 让我总结一下以上代码中发生的事情。LSTM该类的构造函数接受三个参数: input_size:对应于输入中的要素数量。尽管我们的序列长度为12,但每个月我们只有1个值,即乘客总数,因此输入大小为1。 hi...
python构建RC网络耦合模型 rcnn代码python Faster-RCNN系列 一(训练部分代码,python) 本文注意从两部分讲解训练部分: 一:mobilenetV2 二:ResNet50+fpn 检查设备信息,并将设备信息打印: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")...
一、 CNN 模型原理 1 CNN 模型 1 1. 什么是 CNN 2 2. 为什么要用 CNN 2 3. CNN 的内在原理 2 a) 以人的神经系统识别陌生人脸为引。 2 b) 卷积层的作用 3 c) padding 的作用 3 d) 池化层的作用 4 二、 网络结构图 5 三、 创新点 7 ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
Python原油预测:CEEMDAN+TCN, SVR, MLP, CNN, BP, RNN, LSTM, GRU 代码解析与论文精读 956 6 19:42 Python代码解析-基于GRU原油技术指标的趋势预测模型 代码解析与论文精读 1594 0 13:45 论文精读:基于可解释强化学习的投资组合策略 代码解析与论文精读 2999 13 13:45 XAI - 用于机器学习的 ...
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