数据被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。 本文将CNN-LSSVM模型与传统方法(ARIMA、SARIMA)和现有深度学习模型(LSTM、GRU)进行了比较。评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和最大绝对误差(MAE)。 结果 实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的...
CNN+LSTM日负荷预测(cnn处理离散特征,LSTM处理负荷时序特征,全连接层拼接预测), 视频播放量 15367、弹幕量 0、点赞数 49、投硬币枚数 27、收藏人数 203、转发人数 27, 视频作者 Forecaster_yang, 作者简介 预测优化交流群:1065376846,相关视频:matlab CNN+LSTM 时序
% [a,Teststate] = TPAModelPredict(dlarray(Test_xNorm(:,i,:),'CBT'),params,TestState); % Predict_yNorm(i) = extractdata(a); %end % Predict_YNorm(i) = Predict_yNorm(i); %end%% predict(直接测试集) Predict_yNorm = TPAModelPredict(dlarray(Test_xNorm,'CBT'),params,TestState); ...
一种CNN-LSTM船舶运动极值预报模型.pdf,一种CNNGLSTM船舶运动极值预报模型 : , 摘要 针对船舶摇荡运动的短期极值预报 提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特 , ( ) ( ) , 征数据 在此基础上构建卷积神经网络 CNN 与长短时记忆 LSTM 网络的组合预报模型 其中 模块
Zhang L (2022) The evaluation on the credit risk of enterprises with the CNN-LSTM-ATT model. Comput Intell Neurosci 2022:1–10 MATH Google Scholar Balasundaram S, Prasad SC (2020) Robust twin support vector regression based on Huber loss function. Neural Comput Appl 32:11285–11309 Article...
该研究对基于注意力机制的长短期记忆(Attention-Based Long Short Term Memory,AT-LSTM)模型对蒸散量(Evapotranspiration,ET)模拟的可行性和有效性进行验证,以提高环... 齐建东,买晶晶 - 《农业工程学报》 被引量: 0发表: 2020年 基于STL分解和TPA机制的光伏功率区间预测 接着通过极限学习机(ELM)对趋势项进行预...
HCqWeDy7nFOuSdsQJtNkQC4fN8KheN8NWyXe1Ksp7hNycwbJhdIzknu4DQDkJ2jLStMYdS11dwC6 Q/XVJ9ioTDOi9y02bPiH32xw+VhHgeayCUuplmmp5CJrCPJNQB8uxAqpR/YOt2z/s1DKw+0OU71I IUBUwoWjRrERDMpD8/SeMyspfr2UnDn4P57RQUhwICqB+1UuzU2v0ES1QH8Wpvs2MHCCEWSqZuG3 3IrUwVWHHKCwl6Gwfuja7/SLJVS8NqWJmslSo1...
本次运行测试环境MATLAB2020b,MATLAB实现CNN-LSTM多变量时间序列预测,卷积长短期记忆神经网络。深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高预测性能, 现已提出了许多组合模型。
基于时间注意力机制TPA-Attention结合长短期记忆网络LSTM回归预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。,多输入单输出模型。 95 0 00:22 App 基于贝叶斯算法优化双向时间卷积网络-长短期记忆神经网络bayes-BITCN-LSTM回归预测,bayes-BITCN-LSTM多变量回归组合预测模型,多输入单 774 0 02:22 App 基于贝叶斯(...