model_cnn_bilstm.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model_cnn_bilstm.add(Flatten()) # 将池化后的输出展平成一维向量 model_cnn_bilstm.add(Dense(32, activation='relu')) model_cnn_bilstm.add(Dense(16, activation='relu')) model_cnn_bilstm.add(Dense(1)) model_cnn_bilstm.compile(optimizer=...
Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-BiLSTM模型对扰动信号的分类。 Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电能质量扰动信...
实验结果表明,CNN-BiLSTM-Attention 模型在所有数据集上都取得了优于传统方法的分类性能。 结论 本文提出的 CNN-BiLSTM-Attention 模型将卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和注意力机制相结合,实现了数据分类任务的高精度和鲁棒性。该模型充分利用了不同模型的优势,在多个数据集上取得了优异的性能。未来,我们将继续...
1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_BiLSTM_AttentionTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Ex...
基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测,BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。
基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,多特征输入做多分类。 1494 -- 1:26 App 【多输入多输出预测 | CNN-LSTM】CNN-LSTM多输入多输出预测 | 卷积长短期记忆神经网络多输入多输出预测 1568 -- 1:42 App 【多变量时间序列预测 | CNN-BiLSTM】CNN-BiLSTM多输入单输出预测 | CNN-BiLSTM多变...
为提高脑电信号的情绪识别准确率,充分利用脑电信号的频率、空间和时间维度上的信息,提出一种基于CNN-BiLSTM(convolutional neural networks-bidrectional long short term memory)的脑电情绪分类神经网络模型。该模型由卷积神经网络和多层特征融合的双向长短时神经网络...
基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)的时间序列预测模型(Matlab代码实现), 视频播放量 214、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 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号
Python代码讲解:CEEMDAN+LSTM, SVR, MLP,CNN, BP, RNN, LSTM, GRU 代码解析与论文精读· 6-1 13190 01:41 【时间序列 | 数据预测 |CNN-BiLSTM】CNN-BiLSTM时序预测 | 卷积双向长短期记忆神经网络时序预测 |CNN-BiLSTM时序预测 机器学习之心· 2022-10-30 ...
首先,给定一个候选关系和两个实体,我们的方法使用CNN算法将实体之间的多个推理路径编码成低维嵌入,然后将数据通过BiLSTM层。与此同时,我们假设不是两个实体之间的所有路径都同样有助于推断实体之间的缺失关系。为此,我们应用注意力机制捕获候选关系和两个实体之间的每条路径之间的语义相关性,并为实体之间的所有路径生成...