效果视频:利用CNN-Bigru-Attention模型输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解压缩可直接运行)_哔哩哔哩_bilibili 售后包免费远程协助运行(用向日葵或者todesk软件协助) 比之前CNN模型准确率提高了1.3%左右:利用CNN网络输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解...
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiGRU-Attention并行模型对电能质量扰动信号的分类。Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类 - 知乎 (zhihu.com) 部分扰动信号类...
CNN-BiGRU-Attention,即卷积神经网络(CNN)结合双向门控循环单元(BiGRU)并融合注意力机制(Attention)的多输入单输出回归预测模型,是一种强大的深度学习架构,特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析: 一、模型组成 卷积神经网络(CNN) 功能:用于提取输入序列的局部特征。 工作方式:通过滑动窗口的方式,将输入序...
模型描述 HHO-CNN-BiGRU-Attention哈里斯鹰优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测,含优化前后对比。 下面是这个模型的主要组成部分和工作流程的简要说明: 数据预处理:首先,对时间序列数据进行预处理。划分训练集和测试集等。 卷积神经网络(CNN):通过使用CNN,模型可以自动学习输入数据的空间特征。CNN通常由...
元数设置为128,返回所有的隐藏状态,再将其输入Python 语言编写完成的Attention机制,进行计算,通过分配不同权 重,将其中重要特征突显出来,最后通过全连接层(Dense), 单元数为64,激活函数为Tanh,输出指定时间预测值。 通过上述数据组合方式,即在训练集中每n×2的输人数 据结构对应一个点,通过调用上述构建的模型预测...
Tags GPU Language Python License This Notebook has been released under the Apache 2.0 open source license. Continue exploring Input1 file arrow_right_alt Output0 files arrow_right_alt Logs566.0 second run - successful arrow_right_alt Comments0 comments arrow_right_alt...
Multi-scale Quaternion CNN and BiGRU with Cross Self-attention Feature Fusion for Fault Diagnosis of Bearing Resources Readme Activity Stars 37 stars Watchers 1 watching Forks 3 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Languages Python 100.0% Foo...
5.python案例 CNN-BiLSTM-Attention代码 CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外,本文特别介绍了...
Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN ...
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列多步预测。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 layers0 = [ ... % 输入特征 sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input') %输入层设置 ...