可以看到,该CNN-LSTM由一层一维卷积+LSTM组成。 通过前面文章我们知道,一维卷积的原始定义如下: nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 本文模型的一维卷积定义: nn.Conv1d(in_channels=args.in_channels, out_channels=args.out_channel...
基于注意力机制的CNN(ACNN)能够捕捉LSTM可能无法捕捉的全局和局部依赖关系,从而增强了模型的鲁棒性。在我们所提出的编码器 - 解码器框架中,可以采用ACNN - LSTM结构。在人类认知系统中,注意力通常在记忆之前。ACNN能够捕捉长期依赖关系的原因在于它集成了多头自注意力和卷积。结合LSTM和ACNN能够增强结构优势以及对时...
本文将利用TensorFlow来搭建一个简单的CNN-LSTM混合模型实现负荷预测。 II. CNN-LSTM CNN-LSTM模型搭建如下: classCNN_LSTM(tf.keras.Model):def__init__(self,args):super(CNN_LSTM,self).__init__()self.args=args# (batch_size=b, seq_len=24, input_size=7)# (b, 24, 7)-->(b, 22, 64)s...
结合CNN和LSTM模型,提出了一种CNN-LSTM混合模型的架构来预测股价。 引入了注意力机制,提高了CNN-LSTM模型的可拓展性和预测精度。 在两个真实的股票数据集上进行了实验,结果证实了所提出算法的有效性。通过实验结果可以看出,该模型在预测股票价格时表现出色,证明了其有效性和泛化能力。0 0 发表评论 发表 作者最近动...
解读:一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型 写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConf... Price Prediction Using Hybrid Neural Networks with Attention Mechanism》。这篇文章提出了一种结合了CNN与LSTM的混合神经网络模型 ...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有
1)作者考虑了一种基于多种因素(开高低收,成交量以及持仓量)影响的模型来预测股票价格。 2)作者结合CNN和LSTM模型并提出了一种CNN-LSTM混合模型的架构来预测股价。 3)作者引入了一种注意力机制来提高CNN-LSTM模型的可拓展性和预测精度。 4)作者使用两种不同的股票价格数据集进行了实验,结果表明了所提出算法的有效...
本发明涉及一种光伏电站负荷预测方法,尤其涉及一种基于注意力机制的cnn-lstm混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,属于油田分布式光伏发电。 背景技术: 1、随着井场光伏电站安装数量的不断增长和井场光伏电站的复杂性增加,准确预测井场光伏电站发电成为井场光伏电站成功应用的关键因素之一。传统的发电预测方法通常基于统计...
摘 要:针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双向长短期记忆( LSTM )和卷积神经网络( CNN )的混合情感分析模型 .通过使用双向 LSTM和CNN模型对由 word2vec编码得到的文本词向量进行训练,运用注意力机制将双向 LSTM 模型学习到的...