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. ...
CNN用于提取输入数据中的空间特征,而BiLSTM则用于捕捉输入数据中的时间依赖关系。这种结合可以更好地处理时间序列数据,提高预测模型的准确性。 SCSSA是一种融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法,其基本原理如下: 首先,SCSSA采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体。这种策略通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围,从而找出...
首先,让我们来了解一下SSA-biLSTM模型的基本原理。SSA-biLSTM是一种结合了麻雀算法和双向长短时记忆网络的深度学习模型。麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的优化算法,通过模拟麻雀在觅食过程中的行为,来寻找最优解。而双向长短时记忆网络(biLSTM)是一种能够有效捕捉时间序列数据中长期依赖关系的循环神经网络。将这两种...
本文利用LSTM、CNN-LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM等不同预测模型进行训练,对38户住宅的24 h负荷进行了预测分析。对比分析结果表明,尽管CNN-BiLSTM模型在某些情况下比BiLSTM模型预测精度高,但在本例中由于最大池化过程中的信息丢失,其预测精度并不如BiLSTM模型。随着数据的多样性和变异性的增加,CNN-BiLSTM模型的表现可...
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...
1.Matlab实现GWO-CNN-BiLSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每...
使用树模型选择特征,使用COA优化的CNN-BiLSTM-RF算法预测,并挖掘给定数据集的特点给出面对强于自己(赛前势头大)的策略和弱于自己(赛前自己的势头高于对方)的策略,力图最有可能获胜。希望能帮助到大家,有问题请留言或者私信,感谢大家支持! 数学建模竞赛 知识 校园学习 小白 CNN卷积神经网络 树模型 C题 2024年...
将时域信号输入BiLSTM网络。BiLSTM(双向长短时记忆网络)可以有效地捕捉时域信号的长期依赖关系。 交叉注意力机制: 使用交叉注意力机制融合时域和频域的特征。这可以通过计算注意力权重,使得模型更关注重要的特征 1 快速傅里叶变换FFT原理介绍 傅里叶变换是一种信号处理和频谱分析的工具,用于将一个信号从时间域转换到...
GAPSO-CNN-BiLSTM,遗传粒子群优化算法来优化CNN-BiLSTM网络做预测,预测精度高于普通的PSO-BiLSTM。这里把遗传算法跟粒子群优化算法结合,指的不是用遗传算法来优化PSO的参数,而是解决PSO的容易收敛到局部最优点的问题。ID:53200690425516745