对应的中文名字:时间戳("Time stamp");系统发电功率;风速;风向;气压;空气温度。 数据开始位置 编辑 数据截止位置 编辑 3.项目文件夹 编辑 data文件装载风力发电数据集 CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM.py是CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型 version.py是查看自己本地目前库的版本 imf.png保存的是分解的IMF r...
基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究
为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型(LSTM-CNN-CBAM),该模型采用的是端到端的网络结构,使用LSTM来提取数据中的时序特征,利用CNN挖掘数据中的深层特征,通过在网络结构中加入注意力机制——...
针对旋转机械故障特征不明显,故障识别准确率低的问题,提出了一种能够提取故障信号特征并且能够准确识别的LSTM-CNN-CBAM智能诊断模型.首先,使用小波包变换对旋转机械原始振动信号进行特征提取,得到具有时频特性的能量谱序列,将其归一化后作为数据集来训练模型;其次,通过LSTM提取数据的时间特性,利用卷积神经网络CNN和注意力...
This study introduces an innovative deep learning model, CNN-CBAM-LSTM, which integrates the convolutional block attention module (CBAM) to enhance the extraction of both long- and short-term features. The model's performance is assessed using the Australian Standard & Poor's 200 Index (AS51),...
Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings Based on CBAM-CNN-LSTMdoi:10.3390/s25020554Predicting the Remaining Useful Life (RUL) is vital for ensuring the reliability and safety of equipment and components. This study introduces a novel method for predicting RUL that utilizes the ...