VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 - 知乎 (zhihu.com) ...
2. 构建CNN-BiLSTM-Attention模型 接下来,我们定义CNN-BiLSTM-Attention模型。以下是模型定义的脚本build_cnn_bilstm_attention_model.m: []functionnet=build_cnn_bilstm_attention_model(inputSize, numFilters, numNeurons, attentionHeads)layers=[sequenceInputLayer(inputSize(1))convolution1dLayer(3,numFilters,...
MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入分类预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_BiLSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab202...
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。 2.运行环境为Matlab2023b; 3.data为数据集,excel...
基于VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障诊断模型在实际应用中表现出了卓越的性能。该模型能够准确识别轴承的多种故障类型,如内圈故障、外圈故障、滚珠故障等,且具有较高的识别精度和鲁棒性。此外,该模型还具有良好的泛化能力,能够适应不同工况下的轴承故障诊断需求。 结论 基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM...
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 ...
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/
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。
EVO-CNN-BILSTM-multihead-Attention能量谷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/ZZqUlZts EVO-CNN-LSTM-multihead-...
模型使用最广泛.该文提出一种新型的混合模型——CNN-BiLSTM-Attention模型.该模型首先使用CNN对股票数据特征进行特征提取,再使用双向LSTM模型进行预测,最后使用Attention机制对数据特征进行权重的更改,并对LSTM模型输出层输出向量与对应的权重相乘并求和.试验结果表明,与单独的LSTM,LSTM-Attention和CNN-BiLSTM相比,其具有...