效果视频:利用CNN-Bigru-Attention模型输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解压缩可直接运行)_哔哩哔哩_bilibili 售后包免费远程协助运行(用向日葵或者todesk软件协助) 比之前CNN模型准确率提高了1.3%左右:利用CNN网络输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解...
预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
在故障预测中,我们可以将设备的运行数据看作是一维时间序列数据,将其作为CNN的输入,利用CNN来提取数据的时空特征。 双向门控循环单元(BIGRU)是一种能够处理序列数据的循环神经网络(RNN)模型。与传统的RNN模型相比,BIGRU可以同时考虑过去和未来的信息,从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在故障预测中,我们可以将...
1.Matlab实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainCNN_BiGRUNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标...
接下来,我们将介绍卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)。卷积神经网络是一种深度学习模型,它通过卷积操作来提取输入数据中的特征。这种网络结构在图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果。双向门控循环单元是一种循环神经网络的变种,它可以同时考虑过去和未来的信息,从而更好地捕捉时间序列数据中的依赖关系。
CNN-BiGRU-Attention,即卷积神经网络(CNN)结合双向门控循环单元(BiGRU)并融合注意力机制(Attention)的多输入单输出回归预测模型,是一种强大的深度学习架构,特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析: 一、模型组成 卷积神经网络(CNN) 功能:用于提取输入序列的局部特征。
GCA情感分类模型又分为四层,即BiGRU层、注意力层、CNN层以及全连接层和分类层,并对文本进行单词级和句子级的分析. 1)在进行单词级语义分析时,将词向量输入到BiGRU层,然后在BiGRU层提取文本的上下文特征; 2)在注意力机制层将BiGRU层的隐藏层状态作为输入,计算注意力权重,得到赋予权重的特征向量,得到句子表示; ...
📊 股票价格预测一直是金融领域的重要课题。近年来,深度学习模型在时间序列预测中取得了显著成效。今天,我们将探讨如何使用CNN-BiGRU模型来预测股票价格。🔧 网络结构: CNN-BiGRU模型结合了卷积神经网络(CNN)和双向循环神经网络(BiGRU),以实现对输入数据的特征提取和建模。以下是该模型的网络结构:1...
基于SGMD_的CNN-BiGRU_光伏功率预测 第23期2023年12月无线互联科技 Wireless Internet Science and Technology No.23December,2023 作者简介:邹邦杰(1999 ),男,安徽六安人,硕士研究生;研究方向:电力电子与新能源㊂ 基于SGMD 的CNN -BiGRU 光伏功率预测 邹邦杰,刘国巍 (安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南...
的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE,RMSE,MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497,0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN...