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...
往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
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...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, 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;...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
在本文的方法中,我们首先使用鲸鱼算法对WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型进行优化。该模型的输入包括风速、风向、温度、湿度等多个因素,输出为风电功率。通过卷积神经网络层,我们可以从输入数据中提取空间特征。接下来,通过双向长短记忆网络层,我们可以捕捉输入数据的时序特征。然后,我们引入注意力机制来自动学习输入数据的重要...
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...
首先,给定一个候选关系和两个实体,我们的方法使用CNN算法将实体之间的多个推理路径编码成低维嵌入,然后将数据通过BiLSTM层。与此同时,我们假设不是两个实体之间的所有路径都同样有助于推断实体之间的缺失关系。为此,我们应用注意力机制捕获候选关系和两个实体之间的每条路径之间的语义相关性,并为实体之间的所有路径生成...
50个epoch,准确率近100%,用FFT+CNN-BiLSTM-CrossAttention融合网络模型分类效果显著,模型能够充分提取电能质量扰动信号的空间和时序特征和频域特征,收敛速度快,性能优越,精度高,交叉注意力机制能够对不同特征之间的关联程度进行建模,从扰动信号频域、时域特征中属于提取出对模型识别重要的特征,效果明显。
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...