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%。
针对以上局限,结合风电机组运行数据的分布特 征 ,提出了基于非参数化的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类的风电场短期功 率预测方法。利用贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)判定最优聚类个数,依托基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的功率预测方法,验证所提聚类方法的有效性...
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...
Bi-LSTM + Attention模型来源于论文Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification。 Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序 的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所...
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...
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...
循环模型可用图形表示如下。循环模型可以使用反向传播拟合数据。然而，从时间步 T 到时间步 0 反向传播的...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的...
从CRF发展到结合神经网络模型（LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构，而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo...
本文创新点如下:设计了一种结合Attention和ResNet的BiLSTM-CNN短期负荷预测组合模型,首次将此模型应用在负荷预测领域,丰富了经验模型算法库的多样性。通过定量评估实验结果,相比于其他模型,本文所提模型在短期负荷预测取得了更高的预测精度,并且...