inputs = Input(shape=(window_size, fea_num)) cnn = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs) cnn = MaxPooling1D(pool_size=1)(cnn) bilstm = Bidirectional(CuDNNLSTM(50, return_sequences=True))(cnn) bilstm = Flatten()(bilstm) output = Dense(1, activation='lin...
这是我的 第317篇原创文章。一、引言在基于深度学习的方法进行单变量时间序列预测时,结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和注意力机制(Attention)可以充分利用序列数据的时序特征。以下是…
摘要:一种基于CNN‑Bi‑LSTM的干扰机自干扰数字对消方法,涉及电子侦察与干扰领域。本发明是为了解决目前的自干扰对消方法没有考虑时间记忆维度以外的非线性特征,进而导致其应用于干扰机自干扰对消中效果不佳的问题。本发明具体为:获取干扰机发射的参考信号和接收到的信号,将参考信号输入到自干扰估计网络中获得估计...
5)将步骤4)生成的多个数据batchdata及其对应的标签数据yid一起送入深度学习模型bi-lstm-cnn,训练该深度学习模型bi-lstm-cnn的参数,当深度学习模型产生的损失值cost(y′,yid)满足设定条件或者达到最大迭代次数n,则终止深度学习模型的训练,得到训练后的深度学习模型bi-lstm-cnn;否则采用步骤4)的方法重新生成数据batc...
The experimental results showed that the proposed PSO-CNN-Bi-LSTM method achieved an MAE of 0.39, MSE of 0.18, and RMSE of 0.42 (tonnes/ha) and outperformed existing CNN, LSTM, CNN-LSTM, CNN-Bi-LSTM, CNN-LSTM-PSO, CNN-Bi-LSTM-BO-GO, and neural network methods. Our findings ...
技术标签:船舶航迹预测CNNBi-LSTM航迹预测 查看原文 从零开始开发标准的s57电子海图第二篇--电子海图的主要功能(共一百篇) 电子海图的主要功能1.船舶定位:通过接入GPS等定位系统,获得本船船位,并对数据进行处理,并把数据传入到 ECDIS中。2.海图作业:可完成能在纸质海图上完成的全部作业功能,如航线设计、航迹标绘...
本发明涉及短期碳排放预测,具体涉及基于cnn-bi-lstm神经网络模型的短期碳排放预测方法。 背景技术: 1、碳排放不仅受到自身序列波动的影响,还与经济、气候变化等因素相关,因此碳排放预测是非常复杂的。首先,电力行业的碳排放受到能源结构和产业结构的影响,火力发电作为我国的主要发电方式所产生的碳排放量在电力行业中的占...
基于CNN-Bi-LSTM的太阳辐照度超短期预测 倪超1，王聪、朱婷婷u，过奕任1 (1.南京林业大学机械电子工程学院，南京210037; 2.东南大学复杂T.程系统测量与控制教育部重点实验室，南京210096)摘要：针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性，进而造成大fi光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害，提出 一种新的...
一、引言 结合空间特征提取与时间依赖性建模，基于CNN和Bi-LSTM的单变量时间序列预测技术展现出强大的预测能力。本文通过实际案例，展示了如何利用Python与TensorFlow/Keras工具库构建与训练混合模型，以实现精准预测。二、实现过程 读取数据集 数据集包含144条记录，根据8:2比例划分为训练集（115条）与测...
本发明公开了基于Bi‑LSTM‑CNN的多模态语音情感识别方法,包括:获取文本情感信息和音频情感信息;分别对文本情感信息和音频情感信息进行预处理;将预处理后的文本情感信息输入至Bi‑LSTM网络中,输出语义特征;采用opensmile工具从预处理后的音频情感信息中提取声学特征;将语义特征和声学特征进行特征融合处理,获得融合特征...