时间序列预测:CNN-BiLSTM模型实践mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484682&idx=1&sn=0f159f53def547202d662f3891798617&chksm=c3242998f453a08eaf7234beb44c906cc58170d67309ce9986802ed3e7c32cf6161220ddfc16&token=1158451783&lang=zh_CN#rd BiLSTM是一种深度学习模型,它结合了两...
BiLSTM是RNN的一种延伸,因此,要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。 普通神经网络的局限 假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉,那么不难理解,在神经网络的某一固定层中,该网络的各个输入之间是没有运算连接的。造成的一个直观的影响就是,该模型无法表示输入的“上下文”之间的关系。我们在读一篇文章时,有...
Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-BiLSTM模型对扰动信号的分类。 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...
使用CNN-BiLSTM模型预测电力负荷 假设你有一个名为data的DataFrame,其中包含你的电力负荷时间序列数据。首先,你需要导入必要的库: python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean...
多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 03:57 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 04:02 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 03:38 多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型 02:30 多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模...
CNN是一种擅长处理图像数据的深度学习模型,通过卷积和池化操作能够提取出图像中的局部特征。在轴承故障诊断中,我们可以将VMD分解得到的IMF视为一系列“图像”,利用CNN对这些IMF进行空间特征提取,从而捕获不同频率下的振动空间特征。 3. 双向长短期记忆网络(BiLSTM) BiLSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够同时处理...
【回归预测 | CNN-BiLSTM-Attention】CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-BiLSTM结合注意力机制 100 -- 0:22 App 【数据聚类】DTW-Kmeans-Transformer-LSTM时序聚类+状态识别 9.7万 35 0:12 App 歼轰26 战机来袭 228 -- 0:16 App CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网...
50个epoch,准确率近100%,用FFT+CNN-BiLSTM-CrossAttention融合网络模型分类效果显著,模型能够充分提取电能质量扰动信号的空间和时序特征和频域特征,收敛速度快,性能优越,精度高,交叉注意力机制能够对不同特征之间的关联程度进行建模,从扰动信号频域、时域特征中属于提取出对模型识别重要的特征,效果明显。
基于Attention和ResNet,提出了一种CNN-BiLSTM模型应用于短期电力负荷预测。该模型由Python深度学习框架keras2.6.0构建,损失函数设置为MSE,优化器设置为Adam。设为预测值,yi为实际值,n为样本数量,MSE表达式如下: (5) 模型由输入层、CNN层、...
基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测,BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。