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,...
最后,模型引入注意力机制(Attention Mechanism)可以提高CEEMDAN-CNN-LSTM算法在预测中的表现。 Attention机制允许模型在处理时间序列数据时,动态分配不同时间步的权重,使模型能够关注对预测结果影响较大的关键数据点。 这在长序列预测中尤其有效,能够缓解信息随时间衰减的问题,提高预测精度。通过在BiLSTM层后加入Attention层...
在时间序列预测任务中,首先使用CNN对输入序列进行特征提取,然后将提取到的特征作为LSTM的输入,进一步捕捉序列中的时序依赖关系。整个网络的参数(包括CNN的卷积核权重、LSTM的门控参数等)构成了PSO算法的搜索空间。 结合PSO的过程: 初始化一组粒子,每个粒子代表一组CNN-LSTM模型的参数。 对于每个粒子,构建相应的CNN-LST...
首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: 3.4 WOA优化算法 WOA即Whale Optimization Algorithm(鲸鱼优化算法),是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发...
KOA-CNN-LSTM-attention算法的核心思想是通过引入注意力机制来增强CNN和LSTM模型的性能。注意力机制可以使模型更加关注与任务相关的信息,从而提高分类的准确性。开普勒算法是一种优化算法,可以用于调整注意力机制的参数,使其更好地适应数据分类任务。通过将开普勒算法与CNN和LSTM模型相结合,KOA-CNN-LSTM-attention算法可以...
时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测,运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测; 2.单变量时间序列预测;
1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是说输入之间有关联) ...
【全200集】一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!禁止自学走弯路! 唐宇迪AI入门课 1406 56 这可能是B站目前最全最详细的时间序列预测实战课程!从入门到精通!草履虫都能听懂!(LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer) 深度学习工程师 1742 45 【2025人工智能入门天花...
基于CNN-LSTM算法的FOF基金组合方案策划.pdf,论文题目:基于CNN-LSTM 算法的FOF 基金组合方案策划 : 论文类型 方案策划 专业方向:金融数据分析 摘要 随着我国资本市场的不断发展,金融产品的种类也在逐渐增多,其中基金中 的基金(FOF )以其分散投资和降低风险的特性,成
天眼查App显示,中国华能集团有限公司联合华能包头风力发电有限公司及北京金风慧能技术有限公司,近日公开了一项名为“基于CnnLstm算法的功率预测方法及装置”的发明专利,专利号为CN202411468684.8。该技术旨在通过先进的CnnLstm算法提高功率预测的准确性和效率,适用于风力发电等可再生能源领域。专利的申请时间为2024年10月21...