cnn-lstm模型代码 文心快码BaiduComate 以下是一个基于TensorFlow和Keras构建的CNN-LSTM模型的代码示例。这个模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),通常用于处理具有空间和时间特征的数据,如视频分析、时间序列预测等任务。 1. 导入必要的库 python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models ...
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...
(LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas) 1969 26 10:49:04 App 强推!【深度学习-神经网络】一口气学完:CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗网络!真的通俗易懂!建议收藏!(人工智能、深度学习、AI) 1838 110 19:56 App 国产之光DeepSeek-V3本地部署,搭建低成本AI代码编辑器,使用Vscode+Ollama在本...
(1)output形状为(seq_len,batch,num_direction*hidden_size),这个张量包含LSTM最后一层每个周期的输出特征(h_t),如果是双向LSTM,每个time_step的输出h=[h正向,h负向]。 output是一个三维张量,第一维表示序列长度,第二维表示数据批次的多少batch,即数据分为几批送进来,第三维hidden_size隐藏层大小,双向则二倍...
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...
CNN模型预测 python代码 cnn+lstm pytorch 本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络:长短期记忆(long short-term memory,LSTM)。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 1.1、数据集和问题定义 import torch import torch.nn as nn import seaborn as sns...
基于CNN-LSTM的涡扇发动机剩余使用寿命(RUL)预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 哥廷根数学学派：基于...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真 本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。 90 1 1 ...
WOA-CNN-LSTM基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的超前24步多变量时间序列回归预测算法。适用平台:Matlab2020及以上 WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个...