本期我们继续更新基于西交 XJTU-SY 数据集的预测模型,提供基于CNN、BiGRU、CNN-GRU、BiGRU-Attention、CNN-BiGRU-Attention的模型合集!
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...
CNN用于提取输入数据的特征,BIGRU用于捕捉时间序列数据的长期依赖性,Attention用于加强模型对重要信息的关注,SSA用于优化模型的参数。这些组件的结构如下图所示:其中,CNN由多个卷积层和池化层组成,用于提取输入数据的局部特征。BIGRU由两个门控循环单元组成,一个正向,一个反向,用于捕捉时间序列数据的长期依赖性。Attention...
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,适合新手小白～ 3.附赠案例数据,如图所示,实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～ 程序设计 完整程序和数据下载方式私信博主回复:MATLAB...
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。
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...
CNN-BiGRU-Attention,即卷积神经网络(CNN)结合双向门控循环单元(BiGRU)并融合注意力机制(Attention)的多输入单输出回归预测模型,是一种强大的深度学习架构,特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析: 一、模型组成 卷积神经网络(CNN) 功能:用于提取输入序列的局部特征。
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 高的预测精度,是一种有效的短期负荷预测方法。 关键词:短期负荷预测;注意力机制;卷积神经网络;双向门控循环单元;混合模型 中图分类号:TP1833 文献标识码:B Short-Term Power Load Forecasting Based on CNN-BI...
四、绘制TextCNN模型结构图 1、环境配置 2、绘制模型图 五、keras模型的保存与加载 前言: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),从而能够更好地捕捉局部相...
以CNN-Attention为例，展示模型预测效果。训练与测试集预测结果、误差直方图、线性拟合图、网络结构图及命令行窗口显示的误差，均包含在模型运行结果中。所有图像代码已整理，一键运行即可获得结果，无需多次执行。支持Matlab2023及以上版本，未安装用户可获取免费安装包。注意，全家桶中的所有代码无需修改即可...