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. ...
实验结果表明,CNN-BiLSTM-Attention 模型在所有数据集上都取得了优于传统方法的分类性能。 结论 本文提出的 CNN-BiLSTM-Attention 模型将卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和注意力机制相结合,实现了数据分类任务的高精度和鲁棒性。该模型充分利用了不同模型的优势,在多个数据集上取得了优异的性能。未来,我们将继续...
建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transfromer + XGBoost) 时空特征融合的BiTCN-Transformer并行预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:独家原创 | 基...
模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_BiLSTM_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,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...
现在,让我们来总结一下KOA-CNN-biLSTM-attention算法的步骤: 数据预处理:对输入数据进行标准化、归一化等预处理操作,以提高模型的稳定性和收敛速度。 构建卷积神经网络:设计合适的卷积层、池化层和全连接层,并使用ReLU等激活函数进行非线性映射。 引入biLSTM:在卷积神经网络的末尾添加一个或多个biLSTM层,以更好地...
时序预测任务中实现CPO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型对比多变量时序预测这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 ...
融合模型(集成学习)- 可融合CNN,BiLSTM-Attention,CNN-BiLSTM等机制的集成学习模型,适用各类文本分类场景,训练时间较长。 在此之上,针对部分用户业务场景的特殊要求,壹鸽可基于RapidMiner平台为深度定制专项的深度学习分类算法,实现相应的意图解析工作。 五、应用效果 ...
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 3、相关技术 BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 ...
本文提出了一种cnn-bilstm-attention与两种 机器学习方法的增强式集成学习方法,方法流程图如 图1所示. 首先进行数据处理,包括对数据进行缺失值填充, 时间对齐和线性相关分析去重的数据预处理;基于互 信息法的特征选择.然后分别训练多种深度学习模型 ...
25、另一方面,本发明还建立了一种基于cnn-bilstm-attention的潮位预测系统,其特征在于,所述特征包括:潮汐数据输入模块、cnn特征提取模块、bilstm序列建模模块、注意力机制模块和评估模块;所述潮汐数据输入模块与cnn特征提取模块相连接,用于获取海洋潮汐数据,并将获取的数据输入cnn特征提取模块;所述cnn特征提取模块分别与...