时间序列预测:CNN-BiLSTM模型实践mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484682&idx=1&sn=0f159f53def547202d662f3891798617&chksm=c3242998f453a08eaf7234beb44c906cc58170d67309ce9986802ed3e7c32cf6161220ddfc16&token=1158451783&lang=zh_CN#rd BiLSTM是一种深度学习模型,它结合了两...
BiLSTM是RNN的一种延伸,因此,要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。 普通神经网络的局限 假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉,那么不难理解,在神经网络的某一固定层中,该网络的各个输入之间是没有运算连接的。造成的一个直观的影响就是,该模型无法表示输入的“上下文”之间的关系。我们在读一篇文章时,有...
近年来,深度学习技术在数据分类任务中取得了显著的进展,其中卷积神经网络(CNN)和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)是两个重要的模型。 CNN是一种擅长提取图像或序列数据中空间特征的神经网络模型。它通过卷积和池化操作逐步提取数据中的局部特征,并最终形成全局特征表示。BiLSTM是一种擅长处理序列数据的递归神经网络模型。它...
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. ...
2 CNN-BiLSTM分类模型和超参数选取 2.1定义CNN-BiLSTM分类模型 2.2 设置参数,训练模型 3 模型评估 3.1 准确率、精确率、召回率、F1 Score 3.2 十分类混淆矩阵: 代码、数据如下: 往期精彩内容: Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类 - 知乎 (zhihu.com) Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分...
提出一种同时考虑时间与空间因素的卷积-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM)模型,将具有空间局部特征提取能力的卷积神经网络(CNN)和具有能同时考虑前后方向长时间信息的双向长短期记忆(BiLSTM)相结合,将其用于预测更能体现随时空变化不断波动的交通流量。 研究回顾
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-BiLSTM对故障数据的分类。 凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhihu.com) 1 变分模态分解VMD的Python示例 第一步,Python 中 VMD包的下载...
其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs) 和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM) 是两种广泛应用的深度学习模型。CNN 能够有效地捕捉局部特征和空间结构,而 LSTM 则擅长处理序列数据中的长期依赖关系。将这两种模型结合起来,形成 CNN-BiLSTM 架构,可以同时利用它们的优势,以处理包含时空...
本项目旨在构建一种混合型深度学习模型——卷积神经网络与双向长短时记忆循环神经网络(CNN-BiLSTM)回归模型,用于解决特定领域中的预测任务。通过结合CNN对局部特征的有效提取能力和BiLSTM对时间序列数据的高效处理能力,我们期望能够提高模型对于复杂数据集的预测准确性。
1.结合CNN和BiLSTM的优势: 2.引入注意力机制: 3.利用24年顶级SCI一区优化算法DCS实现超参数自动优化: 4.改进核密度估计(自适应核密度估计)实现区间概率预测: 模型流程 效果展示 全家桶代码目录 代码获取 传统的点预测相信大家已经做腻了,审稿人也看腻了。其输出的仅有一个预测值,无法定量描述预测结果的不确定...