本文采取了并行结构,基于脑电图的时空特征,构建了一个CNN-LSTM并行结构模型,如上图所示, CNN由一个输入层、一个一维卷积层、一个可分离的卷积层和2个扁平层组成。LSTM由输入层、LSTM层和扁平层组成。最后,这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外,这个混合模型使用直系线性单元(ReLU)激活和批量归一化(BN)来...
1.1 CNN 模型 卷积神经网络(CNN)可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入;相反,一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然后可以由LSTM解码器解释这些内容。CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型,在编码器-解码器结构中一起使用。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构,尽管将多个特征...
综上考虑针对cnn-lstm模型,最稳定并且正确率最高的模型是采用如1所示的固定学习率,如果想要快速收敛并且较为稳定的模型可采用2中学习率衰减策略并且采用早停技术进行实现。 除了对学习率和学习轮次的优化也可以从模型自身来改动,在训练的过程中也有可能会出现过拟合的问题。例如当训练轮次为100的时候效果较好,当时当挑...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的CN...
基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型由数据预处理、基于注意力机制的 CNN 单元、LSTM 单元和输出单元三部分构成,详细介绍如下。 (1)数据预处理:针对异常数据,采用临近均值进行 替换;针对不同变量取值大小相差较大,进行归一化。 按照 4.3节介绍的划分方法将数据集划分为训练集、测 试集和验证集。
(1)CNN-LSTM模型优于比较模型(CNN、LSTM和MLP),使原TRMM数据的均方根误差和均方根误差分别降低了17.0%和14.7%,相关系数从0.66提高到0.72。 (2)CNN-LSTM模型对不同降水强度下的原TRMM数据进行了修正和改进,但低估了高强度降水的峰值。 (3)融合后的降水空间分布较好地反映了真实降水。根据CNN-LSTM深度融合模型,...
本研究运用多源数据,借助CNN-LSTM-Attention的混合模型,对国债ETF价格涨跌的二分类问题进行预测,并通过系统的数据处理与特征工程,深入比较该混合模型与其他主流神经网络模型的性能表现。研究表明,混合模型在国债ETF预测精度方面有一定的优势,为后续AI赋能债券投资提供了参考依据。
CNN-LSTM深度神经网络通过最小化碳排放量的预测值与实际值(真实值)之间的误差进行训练。对于损失函数定义为: 其中表示输出的碳排放量预测值,y表示真实值,W、b表示待学习的参数,Loss的隐含意义是预测的残差,本研究的目标是使得Loss=0(或尽量小)。 根据损失函数值最小化原理,需要对CNN-LSTM模型的超参数进行设置,...
1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定,其表达式如下:2 运行结果...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并...