创新点如下:将 CNN 和 LSTM 两种深度学习模型结合,构建了一个时空深度学习框架,充分利用 CNN 在空间特征提取和 LSTM 在时间特征挖掘方面的优势,更全面地建模城市供水数据的内在规律;在 LSTM 网络中引入了注意力机制(AM),可以自适应地调整不同时刻隐藏层输出的权重,突出关键时刻的作用,提高预测精度并增强模型的可解...
一、引言 单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依...
对当前时刻的待输入信息$a_t$将有选择的输入，最后将两者的结果进行相加，表示向当前LSTM单元即融入了...
【基于BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM的时间序列预测模型】 基于BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM的时间序列预测模型,预测效果如上, 命令窗口输出MAE和RMSE, 源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mcm59t 运行环境:Matlab2020b 需要定制同学添加Q【1153460737】/V-TakeSlowBus交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进...
表13.本研究1D-CNN-LSTM模型与其他EEG -SZ诊断模型的对比 EEG-SZ诊断的未来工作包含: 1.将CNN-AE模型用于EEG-SZ诊断。先前研究表明,CNN-AE模型基于EEG信号诊断神经疾病非常有效。 2.为不同年龄、性别群体提供基于DL的分类模型。 3.结合传统ML和DL模型进行SZ诊断。先从EEG信号中提取不同的非线性特征,然后通过DL...
等式的目标函数2在很大程度上受邻域函数NS（·）。但公式2不适合现实案例，我们需要遍历V。由于现实案例...
带你了解电脑如何像人一样思考,带你学习AI前沿技术/人工智能/机器学习/深度学习/神经网络/计算机技术 2517 15 11:37:06 App 超全超简单!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 5658 34 45:34:41 App 【全集195集】深度学习必看圣经!李沐...
cnn 温度预测 lstm温度预测模型 前言:本例使用的是一个天气时间序列数据集,由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录,这个例子作为初学者必看的例子之一,在这个数据集中,每十分钟记录14个不同的量(比如风向、湿度等),其中包含多年的记录。最原始的数据可以追溯到2003年,我们利用此数据构建模型,输入最近...
(1)将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆人工神经网络(LSTM)相结合,提出卫星-雨量站深度融合模型。 (2)以“热带降雨测量任务”(TRMM)卫星降雨数据和中国雨量站资料为例,通过与卷积神经网络(CNN)、长短期记忆人工神经网络(LSTM)、多层感知人工神经网络(MLP)的模型比较,验证CNN-LSTM模型的有效性。
2、LSTM模型的用武之地 LSTM模型的神秘力量现在已经被运用于多个场景中,指数预测,语音识别,精准营销,哪哪儿都少不了它的身影,下面我给大家一一简单讲述一下。 2.1上证综指指数收益率预测 首先,先让我给你们讲讲我小马是如何用它的,以上证综指为例,我将其最高价,最低价,开盘价以及成交量和各类市值指标数据喂...