1 概述 基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究,是将变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)三种技术相结合的预测模型,该模型在处理复杂、非线性的时间序列数据方面表现出色,特别适用于电力负荷预测等领域。以下是对该研究的详细分析: 一、模型原理 变分模态分解(VMD): 定义:VMD是一种自适...
本项目使用Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 ...
擅长 R 语言、Python、SQL,在利用机器学习对空气质量指数的研究方面颇有建树。
这段代码的作用是导入所需的库,并将存储空气质量数据的csv文件读取到程序中,形成一个可供后续操作的数据框(DataFrame)对象,方便进行数据处理和分析。 接着,我们可以使用describe函数来查看数据的基本统计信息,比如均值、标准差、最小值、最大值等,代码如下: data.describe() 这能帮助我们快速了解各指标数据的大致分...
Python 中深度学习模型(BiLSTM、GRU、LSTM 及 BiLSTM-CNN)的空气质量指数时间序列数据融合预测分析|附数据代码 接下来将探讨多种深度学习模型在空气质量指数时间序列预测与分析中的应用,通过对比不同模型的性能,以期找到更优的预测方法。 数据介绍 首先,我们获取了包含空气质量相关指标的数据集,其以表格形式呈现,包含...
原创改进, ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM 多输入单输出回归 python代码 优化参数:filter,unints1,units2,学习率(可添加) 以下是三个主要的改进点: sin混沌映射: sin混沌映射初始化种群,这是一种确定性的方法,它生成一系列基于sin函数的随机数,以作为初始种群的一部分。这种初始化方法可以增加多样性,使...
Python 中深度学习模型(BiLSTM、GRU、LSTM 及 BiLSTM-CNN)的空气质量指数时间序列数据融合预测分析|附数据代码 接下来将探讨多种深度学习模型在空气质量指数时间序列预测与分析中的应用,通过对比不同模型的性能,以期找到更优的预测方法。 数据介绍 首先,我们获取了包含空气质量相关指标的数据集,其以表格形式呈现,包含...
2.代码实现 八.总结 Keras下载地址:https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras TensorFlow下载地址:https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow 华为云社区前文赏析: [Python人工智能] 二十四.易学智能GPU搭建Keras环境实现LSTM恶意URL请求分类
Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型 建模先锋 97 0 基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶 建模先锋 78 0 Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类 建模先锋 177 0 多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型 建模先锋 35 0 展开 环球心愿...