我们利用TSOA对我们的CNN-LSTM-SelfAttention卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)融合多头自注意力机制(Multihead Self-Attention)的回归预测程序代码中的超参数进行优化;构成TSOA-CNN-Attention预测模型。 TSOA-CNN-LSTM-Multihead SelfAttention预测模型的创新性:CNN-LSTM-SelfAttention是一种深度学习模型结构,通常...
方法:论文提出了一个混合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)加上注意力机制(Attention)的模型来检测电机故障。这个混合模型通过时间序列分析来预测电机可能出现的异常,从而实现对电机故障的预测性维护。 创新点: 提出了结合LSTM和CNN的混合架构,并引入注意力机制和门控残差网络(GRN),显著提高了时间序列预测的准确...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
基于GA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、GA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码,每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! 3.GA...
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解 36:53 Informer时间序列预测(上) 01:00:07 Informer时间序列预测(下) 01:04:31 Informer时间序列预测源码解读 03:04:02 【LSTM】1-时间序列模型 09:24 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列...
【基于WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征数据分类模型】基于WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征数据分类模型,预测效果如上, WOA-CNN-LSTM-Attention分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6WlJpt WOA-CNN-BiLSTM-...
CNN-LSTM-Attention模型:提出了一个CNN-LSTM-Attention(CLA)模型,用于预测根区土壤湿度(RZSM)。 多变量时间序列数据:利用气象数据和MODIS植被特征参数作为预测变量,训练和验证CLA模型。 性能评估:使用R²、RMSE、MAE和MAPE等指标评估模型在预测RZSM方面的准确性。 创新点 物理模型与深度学习结合:将Hydrus-1D物理模型...
北方苍鹰优化算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)由MOHAMMAD DEHGHANI等人于2022年提出,该算法,该算法模拟了北方苍鹰捕猎过程(猎物识别和攻击、追逐及逃生)。 改进策略参照麻雀优化算法,改进点如下: ①采用折射反向学习策略初始化北方苍鹰算法个体,基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围,借此找出给定问题更好...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...