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...
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加强模型对序列中不同位置的重要性的关注。通过计算每个时间步的注意力权重,模型可以自动学习并关注序列中最相关的部分。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间...
1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;
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 ...
25、另一方面,本发明还建立了一种基于cnn-bilstm-attention的潮位预测系统,其特征在于,所述特征包括:潮汐数据输入模块、cnn特征提取模块、bilstm序列建模模块、注意力机制模块和评估模块;所述潮汐数据输入模块与cnn特征提取模块相连接,用于获取海洋潮汐数据,并将获取的数据输入cnn特征提取模块;所述cnn特征提取模块分别与...
2. CNN-BiLSTM-Attention模型 CNN-BiLSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)的优点,形成了一个强大的深度学习架构。其中,CNN用于提取风电功率数据的空间特征,BiLSTM用于捕获时间序列数据中的长期依赖关系,而Attention机制则用于识别关键特征,提高模型的预测精度。
RIME-CNN-BILSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/
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。
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,本文特别介绍了结合Attention机...