一、引言 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...
自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。 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...
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵...
An Improved Network Intrusion Detection Method Based On CNN-LSTM-SA 方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。 创新点: 提...
完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测。 %% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 100,... % 最大训练次数 'MiniBatchSize',64,... % 批处理 ...
结合创新!通道注意力+UNet,实现高精度分割 学姐带你读Ai前沿论文 86 0 Transformer支持任意大小分辨率了!字节提出动态分辨率视觉基础网络ViTAR! 学姐带你读Ai前沿论文 207 0 ResNet与LSTM创新结合!最新方案预测准确率突破91% 学姐带你读Ai前沿论文 15 0 多尺度注意力机制创新突破!低成本与高性能共存 学姐带你...
本文介绍如何简单实现结合CNN和LSTM的模型，以实现对图像的标题生成。首先，作者提出了一种注意力机制，通过Encoder和Decoder结构来处理图像信息和生成标题。输入为单一图像，输出为编码单词的嵌入向量，其中K表示单词总数，C为标题长度。特征向量由CNN提取，长度为[公式]，每个向量维度为D。为了连接图像特征和...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
使用cnn,bpnn,lstm实现mnist数据集的分类 1.cnn importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets, transforms# 设置随机数种子torch.manual_seed(0)# 超参数EPOCH =1# 训练整批数据的次数BATCH_SIZE =50DOWNLOAD_MNIST =False# 表示还没有下载数据集,...
add(Conv1D(filters=16, kernel_size=5, activation='relu')) lstm_cnn.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) lstm_cnn.add(LSTM(100,return_sequences=True)) lstm_cnn.add(Dropout(0.2)) lstm_cnn.add(LSTM(80,return_sequences=False)) lstm_cnn.add(Dropout(0.2)) lstm_cnn.add(Dense(8)) lstm_cnn...