多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-Transformer,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速...
本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型 对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能。科技 软件应用 人工智能 模型 时间序列预测模型 风速预测 注意力 机器学习 深度学习 Python 代码分享 时间序列...
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WalZlu, 视频播放量 133、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 机器学习之心, 作者简介 CSDN博主机器学习之心,公众号机器学习之心H
CEEMDAN是一种数据驱动的分解方法,能够提取信号中的不同频率成分。CNN特征提取:对于每个IMF,使用卷积神经网络(CNN)来提取特征。CNN可以学习到时间序列中的局部模式和特征。Transformer模型:将CNN提取的特征作为输入,使用Transformer模型进行序列建模和预测。Transformer是一种强大的序列建模算法,能够捕捉序列中的长程依赖关系。
2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
本文旨在带你了解三种预训练语音模型预测方法,包括CNN-GRU模型、基于Transformer的模型和自回归预测编码(APC及VQ-APC),并为你提供可操作的建议和解决问题的方法。 一、CNN-GRU模型 CNN-GRU模型是一种结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的预训练语音模型。该模型首先将语音信号分成段输入到CNN模型,用于抽取...
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出) 1.程序已经调试好,替换数据集后,仅运行一个main即可运行,数据格式为excel!!! 2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)。
1.2 多步预测预处理 2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出) 1.程序已经调试好,替换数据集后,仅运行一个main即可运行,数据格式为excel!!! 2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)。
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