2. 算法结构 模块组成 卷积模块(CNN):负责提取空间特征。 时间序列处理模块(GRU):处理序列特征,学习时间依赖。 全连接层:将提取的特征进行组合和映射,输出结果。 流程图 3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,...
然后将根据建议提取的目标图像标准化,作为CNN的标准输入可以看作窗口通过滑动获得潜在的目标图像,在RCNN中一般Candidate选项为1k2k个即可,即可理解为将图片划分成1k2k个网格,之后再对网格进行特征提取或卷积操作,这根据RCNN类算法下的分支来决定。然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。 (2)CNN特征...
【基于SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测】基于SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 SSA-CNN-LSTM回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqWlJZt SSA-CNN-BiLSTM回归...
51 QRCNN-LSTM-Attention算法 常用算法解析!模型原理讲解!案例分析!可运行代码汇总!, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 Abayyang, 作者简介 建模等相关资料免费派发!有保研考研出国的论文、软著、专利、竞赛诉求也可
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。
% CNN LSTM构建卷积神经网络 layers = func_model(Nclass, Dim); % 设置训练选项 % 训练网络 net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options); % 对训练集和测试集进行预测 y_pre1 = predict(net, Pbk_train); y_pre2 = predict(net, Pbk_test); ...
该模型对此产品申请借款用户实现了很好的风险区分度。 图表11 某信贷产品LSTM精准营销框架 听完我的碎碎念,相信大家现在对LSTM模型有了一个大概的了解了吧。下期我会给大家讲我三叉戟的第二根利器,CNN模型,敬请期待!
RIME-CNN-LSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。。代码参考:https://mbd.pub/o/br
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)多输入单输出回归预测 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高; 4.麻雀算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数; ...
【多输入多输出】PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测 2008 -- 0:16 App 【SCI一区级】KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时序预测 731 -- 1:02 App 【分类预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attention多特征分类预测 | CNN-LSTM...