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...
用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ,该包含30位受试者的记录,这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活(ADL)活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机(三星Galaxy S II)进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中,以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角...
2.4. 1D-CNN模型 拟建项目在原始脑电图上使用CNN。如图3所示,在1D CNN中,在时间序列数据上传递具有一定宽度和高度的内核。在通过时间序列时,它执行卷积的简单阵列运算,以从EEG信号中学习判别特征。 由于1D CNN的计算复杂度较低,它们不需要专门的硬件来实时训练和运行。训练它们更容易,并且与非常深的2D-CNN架构相...
滑动窗口设置为3: 2.5 建立模拟合模型 inputs = Input(shape=(window_size, fea_num)) cnn = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs) cnn = MaxPooling1D(pool_size=1)(cnn) bilstm = Bidirectional(CuDNNLSTM(50, return_sequences=True))(cnn) bilstm = Flatten()(bilstm...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN-Bi-LSTM-Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN+LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...