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. ...
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、完整代码和步骤 ...
CNN)、双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism,AM)对锂离子电池的 SOH 和 RUL 进行估计的方法,构建了用于锂离子电池容量估计的混合网络模型,并计算 SOH 和 RUL。
该模型由CNN网络、BiLSTM网络、融合层和全连接层4部分构成。该模型的主要思路为:在通道1中,利用BiLSTM网络进行双向全局时间特征的充分提取;同时,在通道2中,利用一维卷积神经网络(one-dimensionalconvolutionalneuralnetwork,1DCNN)对时序信号沿时间轴正方向进行局部非相关性特征的提取,以获得更多的时间特征,并在注意力机...
构造CNN+BiLSTM+Attention的预测网络 在这里整体的网络结构参考了: CoupletAI:基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统 Keras框架 深度学习模型CNN+LSTM+Attention机制 预测黄金主力收盘价 注意力机制的实现见我的博客使用Keras实现 基于注意力机制(Attention)的 LSTM 时间序列预测 ...
模型由输入层、CNN层、两个ResNet-block块、全连接层、输出层构成,每个ResNet-block块包含BiLSTM层、Attention层、ResNet层。 2.2 模型结构 基于注意力和残差网络的CNN-BiLSTM短期电力负荷预测模型结构主要由6部分组成,模型结构如图1所示。 ...
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...
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。
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...
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,华能江苏综合能源服务有限公司申请一项名为“基于CNN-BiLSTM-Attention短临期光伏发电功率预测方法、装置及存储介质”的专利,公开号CN 119253586 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明涉及一种基于CNN‑BiLSTM‑Attention短临期光伏发电功率预测方法、装置及存...