2.模型(训练集和测试集比例为4:1,也就是训练集有前7008行数据,测试集有后1752行数据) 全年发电数据显示 编辑 训练集与测试集的划分 编辑 2.1.LSTM模型 编辑 2.2.CNN_LSTM模型 编辑 2.3. XGBoost回归模型 编辑 3.效果 3.1.LSTM模型下的测试集预测值与真实值 编辑 3.2.CNN_LSTM模型下...
LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色,现在被广泛使用。 LSTM 和通常的 CNN 一样为一个循环单元的结构, 但是与 RNN 仅有一个 tanh 激活层不同, LSTM 中包含了更复杂的四层网络的结构设计, 并且四层网络相互耦合, 如下图所示. 在上面的图中,每行包含一个完整的向量,从一个节点的输出到其他节点的输入。粉...
CNN LSTM 联合 cnn和lstm结合效果不好 “LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。 1、首先需要明确的是,RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数,各是各的梯度;而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享,最终的梯...
这个CNN架构由三种类型层组合而成:卷积(convolution),最大池化(max-pooling)和分类(classification)。在网络的低层和中层有两种类型的层:卷积层和最大池化层。偶数层用于卷积,奇数层用于最大池化操作。卷积和最大池化层的输出节点组合成为一个2D平面,叫特征图(feature map)。一个层的每个平面通常由前层一个或多个...
2.长短时记忆网络 LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory,简称LSTM)是循环神经网络的一种,它...
xLSTM 的修改包括指数门控和新颖的内存结构,因此丰富了 LSTM 家族的两个成员:(i) sLSTM(第 2.2...
与CNN不同的是,RNN设计用于处理序列数据,如时间序列数据或自然语言句子。这类模型通过递归连接来捕捉输入序列中的依赖关系。 2.2 RNN挑战与改进措施 虽然RNN能够很好地处理时间序列,但存在梯度消失的问题,这限制了其训练能力。为了克服这个问题,一些变体如LSTM和GRU被提出,以便提高模型性能。
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较。 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际...
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。