卷积神经网络(CNN)可以有效地提取数据的空间特征,而双向门控循环单元(BIGRU)可以捕捉数据的时序特征。这两种模型结合起来可以更好地处理时间序列数据,并提高故障诊断的准确性和效率。 在故障判断阶段,我们使用训练好的模型对新的未知数据进行预测和判断。注意力机制可以帮助模型更加关注重要的特征和时间点,提高预测的准确...
Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测,卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出4类标签; 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 3.可视化展示分类准确率,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Matlab20...
双向门控循环单元(BiGRU):双向门控循环单元是一种适用于序列数据建模的循环神经网络(RNN)变体。双向门控循环单元具有记忆单元和门控机制,可以捕捉输入数据的长期依赖关系。通过双向门控循环单元层,模型可以学习序列数据的时间依赖性。 多头注意力机制(Mutilhead Attention):多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同...
【NLP】关系提取方法之CNN+BiGRU 查看原文 BiGRU-Attention 模型 两部分组成,在这 里简化为式(11)。在第 i 时刻输入的第 j 个句子的第 t 个单词的词向量为cijt ,通过BiGRU层特征提取后,可以更加充分地学习上下文之间的关系,进行语义编码,具体...输出。利用softmax 函数对输出层的输入进行相应计算的方式从而...
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...
不存在一种在所有情况下效果最好的模型，CNN、TCN、LSTM、BiGRUAttention各有优势，需根据具体数据和任务选择。没有免费午餐定理：根据这一理论，没有一种机器学习算法适合所有问题。因此，无法简单地宣称CNN、TCN、LSTM或BiGRUAttention中的某一个在所有任务上均优于其他模型。数据与模型匹配程度：模型的...
【原创代码改进]基于IVY(常青藤优化算法)-CNN-BiGRU(双向门控循环单元)-Attention的多变量时间序列回归预测能源系统预测优化研究 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 405 6 00:42 App 效率狂飙40%!时间序列+聚类,轻松发顶会! 1312 0 00:34 App 一些可以水论文的时间序列预测算法matlab代码,换...
为帮助解决选择难题，本文推出Attention模型全家桶，集成CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型，供用户根据自身数据选择最适合的模型。未来还将添加更多结合注意力机制的算法，如BiTCN-Attention，但请注意，此类模型价格可能会有所上涨。因此，对创新或对比有需求的用户，建议尽早尝试。本期数据集为...
TENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对 负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。 仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更...
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故...