3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失数据或噪声数据有较好的稳定性。 缺点 对数据量要求较高:需要大量数据进行训练以达到较好的效果。 可能出现梯度...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加强模型对序列中不同位置的重要性的关注。通过计算每个时间步的注意力权重,模型可以自动学习并关注序列中最相关的部分。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间...
5.通过计算累积误差率,CNN_BiLSTM_Attention模型,LSTM模型,DNN模型的整体精度分别为:80.89%,78.68%,75.44%。
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测, 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合-注意力机制的多输入多输出回归预测,Matlab程序。 68 -- 0:14 App CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测,CNN-BILSTM-Attention回归预测。 164 -- 1:48 App 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循...
时间预测HO-TCN-BiLSTM-Attention多输入单输出时间序列预测,matlab代码,可直接运行 南极杏 12 0 金融时间序列有救了! 股价预测还得是Transformer P值<0.01 误差指标稳定 哆啦K梦_Kaggle金牌 529 0 基于深度学习的时间序列预测这个方向怎么样? 唐宇迪讲深度学习 944 13 CNN 频道谈论 Pi Network 。Pi网络的崛...
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。
基于优化算法的CNN-BiLSTM-attention的月径流量预测 为有效提取径流时间序列的信息特征,提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性,将卷积神经网络(CNN),双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attentio... 朱豪 胡圆昭 尹明财 贾慧 张济世 被引量: 0发表: 0年 ...
不平衡处理后的用户用电信息经过CNN进行特征提取,通过LSTM捕捉数据的时序变化信息,使用Attention对LSTM的输出赋予权重,强化有利于窃电检测的特征数据,弱化无关数据.算例... 戴宇,张巍 - 《建模与仿真》 被引量: 0发表: 2024年 基于样本卷积交互学习的窃电检测样本增强方法 为了检测窃电,有多项研究和应用,但是现有的...