1.一种适合光伏功率回归预测的高创新模型!CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测(Matlab) 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个变量,输出单个变量,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价; 代码中文注释清晰,质量极高,赠送...
回归预测 | CNN-GRU-Attention】CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-GRU结合注意力机制 01:12 【回归预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-LSTM结合注意力机制 01:17 【回归预测 | CNN-BiLSTM-Attention】CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-BiL...
可以看到,Encoder的每一层有两个操作,分别是Self-Attention和Feed Forward;而Decoder的每一层有三个操作,分别是Self-Attention、Encoder-Decoder Attention以及Feed Forward操作。这里的Self-Attention和Encoder-Decoder Attention都是用的是Multi-Head Attention机制,这也是我们本文重点讲解的地方。 在介绍之前,我们先介绍下...
CNN-SE-Attention是一 种结合 了卷积神经网络(CNN) 和注意力机制的方法。在传统的CNN中,特征表示是静态的,无法适应不同任务和场景的需求。而引入SE-Attention机制后,网络能够动态地调整特征图的重要性,以更好地捕获关键特征。已有研究表明,传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息,扩展卷积会导致局部特征丢失,...
二、ECA(Efficient Channel Attention) ECA注意力机制也是通道注意力的一种方法,该算法是在SE算法的基础上做出了一定的改进,首先ECA作者认为SE虽然全连接的降维可以降低模型的复杂度,但是破坏了通道与其权重之间的直接对应关系,先降维后升维,这样权重和通道的对应关系是间接的,基于上述,作者提出一维卷积的方法,避免了降维...
本发明提供基于SE Attention机制的CNNGRU锂电池容量预测方法,包括:根据化成工序和分容工序对锂电池的电芯进行充放电;记录每一颗电芯在充放电过程中的电压数据,并生成对应的电压数据曲线;基于电压数据曲线提取电芯的动态特征;采用核主成分分析(KPCA)算法对动态特征进行数据处理获得主成分特征,并选取累计贡献率90%以上的...
请注意,我们只讨论eSE部分,以此学习CNN中的attention mechanism,关于Instance Segmentation部分的先填个坑,暂时不展开,后面有时间再复现吧。 1. 代码实现 1.1. 论文示意图解释 原论文中关于eSE的解释已经很清楚了,这里先贴上原图,简单解释一下。 图1. effective Squeeze-and-Excitation 结构图 图2. eSE插入网络中的...
网络层设置有三个通道,每个通道都有一个特征提取层,第一个通道进行特征提取后输出x1,第二个通道进行特征提取后输出x2,第三个通道进行特征提取后输出x3,x3在经过attention模块处理过后输出x3`,x3`作为一个后续对比实验的一个输出节点然后将通道二和通道三的数据进行拼接操作得到x5,将x5经过attention模块处理后得到x5`...
In CNN, attention mechanisms can be divided into two types: channel attention and spatial attention. Channel attention determines the weight relationship between different channels, with the weight of key channels being increased and the weight of less effective channels being suppressed; spatial ...
It employs ResNet18 as an encoder to extract hierarchical feature information, and constructs a transformer decoder based on efficient cross-shaped self-attention to fully model local and global feature information and achieve lightweighting of the network. Moreover, the transformer block introduces a...