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赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd
2.1 定义CNN-LSTM预测模型 2.2 设置参数,训练模型 3 模型评估与可视化 3.1 结果可视化 3.2 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模...
(epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) # 保存最好的模型权重 if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate # torch.save(state, dir)保存模型等相关参数,dir表示保存文件的路径+保存文件名 # model.state_dict():返回的是一个OrderedDict,存储了网络结构的名字和对应的参数 ...
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CNN-LSTM模型的构建以及调试 CNN模型如下: self.model1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=6, out_channels=8, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.Tanh(), # nn.MaxPool1d(2), # torch.Size([128, 16, 5]) nn.Conv1d(in_channels=8, out_channels=16, kernel_size=3, stride=...
在解码之后,通过一个XGBoost回归器来获得输出,以便进行精确的特征提取和微调。我们所提出的基于注意力机制的CNN-LSTM与XGBoost混合模型简称为AttCLX,其示意图如图所示 作为微调模型,XGBoost具有很强的扩展性和灵活性 实例 模型修改 经ARIMA预处理后,神经网络的输入是一个按一定时间间隔生成的二维数据矩阵,其大小为Time...
LSTM是一种能够处理序列数据的循环神经网络模型。它通过门控机制来记忆和遗忘之前的信息,并根据当前的输入来预测下一个输出。LSTM在处理时序数据时表现出色,尤其适用于自然语言处理和语音识别等任务。 在本文的算法中,我们将CNN和LSTM结合起来,以利用它们各自的优势来处理数据分类预测问题。具体的步骤如下: ...
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),常用于处理具有空间和时间依赖性的数据,如视频分析、时间序列预测等。以下是一个使用MATLAB实现CNN-LSTM模型的示例代码。 matlab % 清除工作区和命令窗口 clc; clear; close all; % 加载数据 % 假设数据已经加载到变量 X 和 Y 中,其中 X 是输入数...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真 本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。 208 1 1 ...