麻雀算法是一种基于鸟群行为的优化算法,用于解决复杂的优化问题。在SSA-CNN-BILSTM-Attention模型中,麻雀算法被用于优化模型的参数。通过模拟麻雀群体的行为,算法可以搜索全局最优解,并提高模型的性能。 总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在...
麻雀算法是一种基于鸟群行为的优化算法,用于解决复杂的优化问题。在SSA-CNN-BILSTM-Attention模型中,麻雀算法被用于优化模型的参数。通过模拟麻雀群体的行为,算法可以搜索全局最优解,并提高模型的性能。 总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在...
本研究提出了一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention模型的风电功率预测方法,并通过实验验证了其有效性。未来研究可以进一步探索更加有效的特征提取方法和优化算法,以进一步提升风电功率预测的精度和稳定性。同时,还可以将该方法应用于其他领域的时间序列预测问题中,以拓展其应用范围和价值。
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制时间序列预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_BiLSTM_AttentionTS.m为主程序文件,运行即可; ...
本文提出了一种CNN-BiLSTM-Attention与两种机器学习方法的增强式集成学习方法, 方法流程图如图1所示. 首先进行数据处理, 包括对数据进行缺失值填充, 时间对齐和线性相关分析去重的数据预处理; 基于互信息法的特征选择. 然后分别训练多种深度学习模型...
1.应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法,其特征在于,包括 如下步骤: 获得糖尿病数据并进行预处理,构建数据集,将数据集按预设比例划分为训练集和测 试集; 将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练,迭代更新 ...
TVFEMD-NRBO-CNN-BiLSTM-Attention_丿**XX 上传 TVFEMD-NRBO-CNN-BiLSTM-Attention是一种深度学习模型,用于图像识别和分类任务。该模型首先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)处理输入图像,提取特征。然后,通过注意力机制(Attention Mechanism)对提取的特征进行加权,使模型能够更加关注重要区域。接...
本文介绍了基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention模型在轴承故障诊断中的应用,通过VMD分解、CNN空间特征提取、BiLSTM时序特征提取和交叉注意力机制,实现了高精度、高效率的故障识别。