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DNN测试集结果图(每个小图是一天,一共是30天): 4. CNN_BiLSTM_Attention模型,LSTM模型的结果分别是 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%。
BiLSTM-Attention分类模型- 与CNN分类模型相似,适用于复杂程度较高的场景,同时能够更好地捕捉文本里的长期依赖。 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...
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 attention 一维卷积 一维卷积 cnn+lstm+attention 网络结构图 请添加图片描述 4、完整...
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiLSTM-CrossAttention模型对电能质量扰动信号的分类。 部分扰动信号类型波形图如下所示: 模型整体结构 模型整体结构如下所示,一维扰动信号经过FFT变换的频域特征以及信号本身的时域特征分别经过CNN卷积池化操...
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入分类预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_BiLSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; ...
本文提出了一种基于三角拓扑聚合算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络(TTAO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention)的温度预测模型。该模型利用三角拓扑聚合算法对多头注意力机制进行优化,增强了模型对温度序列中局部和全局特征的提取能力。此外,将双向长短记忆神经网络引入模型中,提高了模型对温度序列中...
本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络(CNN-BiLSTM-Attention)模型,用于数据分类任务。该模型充分利用了卷积神经网络在提取空间特征方面的优势,以及双向长短记忆神经网络在处理序列数据方面的能力,并通过注意力机制增强了模型对重要特征的关注。实验结果表明,该模型在多个数据集上的分类性能优...
本文复现和整理了关于问答系统的4个经典模型:QA-CNN,QA-biLSTM,AP-CNN和AP-biLSTM。其中AP-CNN和AP-biLSTM是对前两种模型的改进,即引入了attention机制。主要参考论文《Attentive Pooling Networks》 Co-attention机制是近年来新出现的处理序列信息匹配的机制。