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神经元个数和学习率等超参数可以对模型性能产生显著影响。 CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同...
2.气象海洋预测-模型建立之CNN+LSTM 本次任务我们将学习来自TOP选手“学习AI的打工人”的建模方案,该方案中采用的模型是CNN+LSTM。 在本赛题中,我们构造的模型需要完成两个任务,挖掘空间信息以及挖掘时间信息。那么,说到挖掘空间信息的模型,我们会很自然的想到CNN,同样的,挖掘时间信息的模型我们会很容易想到LSTM,我...
本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测(文末附数据集),更新CNN、LSTM、LSTM-Attention、Transformer-BiLSTM、CNN-BiLSTM-Attention等模型的可视化分析! +3
简介:人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[2]:数据探索性分析(温度风场可视化)、CNN+LSTM模型建模 “AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[2]:数据探索性分析(温度风场可视化)、CNN+LSTM模型建模 1.气象海洋预测-数据分析 数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环,通过数据分...
“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[2]:数据探索性分析(温度风场可视化)、CNN+LSTM模型建模 1.气象海洋预测-数据分析 数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环,通过数据分析,我们可以了解标签的分布、数据中存在的缺失值和异常值、特征与标签之间的相关性、特征之间的相关性等,并根据数...
2.气象海洋预测-模型建立之CNN+LSTM 本次任务我们将学习来自TOP选手“学习AI的打工人”的建模方案,该方案中采用的模型是CNN+LSTM。 在本赛题中,我们构造的模型需要完成两个任务,挖掘空间信息以及挖掘时间信息。那么,说到挖掘空间信息的模型,我们会很自然的想到CNN,同样的,挖掘时间信息的模型我们会很容易想到LSTM,我...
WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线(若首...
WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线(若首...