预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
BWO算法被用于优化CNN-BiGRU-Attention模型的参数,以提高模型的预测精度。具体步骤包括: 初始化白鲸群体,设置算法的初始参数。 计算每个白鲸个体的适应度值,即预测误差。 根据适应度值更新白鲸个体的位置,并计算新的适应度值。 重复上述步骤,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或预测误差小于预设阈值)。
基本介绍 多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测,多输入多输出 , matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用,适合新手...
基本描述 1.MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测(SE注意力机制),鲸鱼优化卷积双向门控循环单元注意力时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,单变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; 5....
在模型训练阶段,我们使用已经标注好的故障数据作为训练集,通过深度学习模型对数据进行训练。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。
综上所述,SSA-CNN-BIGRU-Attention回归预测模型是一种新的、高效的机器学习模型,它结合了注意力机制和麻雀算法,以优化卷积神经网络和双向门控循环单元。该模型在回归预测任务中表现出了优异的性能,有望成为未来机器学习领域的重要研究方向。 [1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积...
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-CSDN博客 基于FFT + CNN – Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现VMD-CNN-BiGRU-Attenion的时空特征融合多头注...
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...
Then the fused multi-dimensional feature set was input into the CNN-BIGRU Attention model for feature recognition. Finally, the effectiveness of this method was validated through practical hydraulic waterproof valve fault diagnosis experiments. The research results ...
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...