可以看到,在我们的数据集上,CNN-BiLSTM-Attention模型表现最好,R2达到了0.93+,其次为没有加注意力机制的CNN-BiLSTM,R2为0.89,再次为没有CNN提取特征的BiLSTM模型和LSTM,这也说明我们的消融实验是非常成功的,能够增强文章中选用模型的说服力。 当然,不同数据集效果肯定有所不同,大家也可以自行调整参数获得更好
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具体而言,在ABC-CNN-BiLSTM-Attention模型中,ABC算法被用于优化隐藏层节点数,学习率,正则化系数。为进一步验证模块贡献度,研究还构建了无Attention机制的ABC-CNN-BiLSTM和基准CNN-BiLSTM模型。通过多维评估实验发现,引入ABC算法使模型预测误差减少,证实了群智能算法在深度学习模型训练中的作用。 基于ABC-CNN-BiLSTM-At...
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...
【摘要】 基于HO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、HO-CNN-BiLSTM、BiCNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码,每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据...
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 ...
CNN-BiLSTM-Attention-AdaBoost算法的基本思想是将CNN-BiLSTM-Attention作为基模型,利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言,我们可以训练多个CNN-BiLSTM-Attention模型,每个模型使用不同的数据集和特征表示,然后将它们的预测结果组合起来,形成一个更准确和鲁棒的模型。
1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测(SE注意力机制),运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、...
该模型整合了CNN、BiLSTM、Attention、ResNet模块的各自特点,首先利用CNN提取短期电力数据的特征向量,学习潜在的特征关系,将提取的特征向量作为BiLSTM网络的输入,通过Attention机制加强关键信息对负荷的影响,利用ResNet进行残差运算,让模型学习残差,...
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/o/bread/ZZqUl5tq RIME-CNN-LSTM-multihead-...