LSTM由输入层、LSTM层和扁平层组成。最后,这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外,这个混合模型使用直系线性单元(ReLU)激活和批量归一化(BN)来规范CNN中的激活函数。激活函数tanh用于LSTM。为了帮助规范模型,我们在每层中使用drop out(随机丢掉一些神经元),并将drop out设置为0.5,以帮助防止在小样本量训练时过度...
CNN用于从输入数据中提取空间特征,而LSTM用于处理时间序列数据,捕捉长时间的序列依赖性。该模型适用于需要同时分析空间特征和时间特征的数据,如文本生成、视频分析等任务。 工作原理 输入层:首先输入数据(如图像或序列)进入CNN。 卷积层:CNN通过卷积和池化操作提取数据的局部特征,生成特征图。 展平层:将CNN输出的特征...
自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。 1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为 细胞状态Ct由输入...
2、基于LSTM的栈式循环神经网络 一个LSTM单元完成的运算可以被分为三部分:(1)输入到隐层的映射(input-to-hidden) :每个时间步输入信息x会首先经过一个矩阵映射,再作为遗忘门,输入门,记忆单元,输出门的输入,注意,这一次映射没有引入非线性激活;(2)隐层到隐层的映射(hidden-to-hidden):这一步是LSTM计算的主体...
工作原理 LSTM的细胞结构和运算 输入门:决定哪些新信息应该被添加到记忆单元中 由一个sigmoid激活函数和一个tanh激活函数组成。sigmoid函数决定哪些信息是重要的,而tanh函数则生成新的候选信息。 输入门(sigmoid激活函数 + tanh激活函数) 遗忘门:决定哪些旧信息应该从记忆单元中遗忘或移除 ...
LSTM-CNN模型是一种结合了长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的混合模型。其数学原理可以通过以下方式表示: 首先,我们定义输入序列为 ,其中 是序列的长度。在LSTM中,每个时间步的隐藏状态由记忆单元(cell) ...
模型结构方面，首先通过局部CNN提取局部空间特征，然后通过流门控机制捕捉空间动态相似性，再通过周期性转移注意机制处理时间动态周期性，最后将所有模块的输出集成，通过全连接层进行回归预测。时空网络（CNN+LSTM）在交通流量预测领域的应用展示了其在处理复杂时空数据时的高效性和准确性。通过结合空间和时间...
3.3 GRU原理 门控循环单元(GRU)是LSTM的一个简化版本,它合并了输入门和遗忘门为单一的更新门,同时合并了细胞状态和隐藏状态,减少了模型的复杂性,但仍然能够有效处理长序列数据。GRU的更新公式为: 3.4 CNN+LSTM与CNN+GRU对比 共同点: 两者的结合都是先通过CNN提取时间序列的局部特征,然后利用RNN(LSTM或GRU)处理序...