DTW-Kmeans-Transformer-LSTM时序聚类+状态识别:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp2cmZxpGA-Kmeans-Transformer-LSTM组合模型:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpiXkp1xGA-Kmeans-Transformer-GRU时序聚类+状态识别组合模型::https://mbd.pub/o/br, 视频播放量 122、弹幕量 0
时序聚类+状态识别,DTW-Kmeans-Transformer-LSTM组合模型,运行环境Matlab2023b及以上;基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。 2.excel数据,方便替换,...
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研究亮点!时序聚类+状态识别,DTW-Kmeans-Transformer-LSTM组合模型,运行环境Matlab2023b及以上;基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。
研究亮点!时序聚类+状态识别,DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型,运行环境Matlab2023b及以上;基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。
江苏广识申请基于DTW-Hilbert与改进K-means的谐振接地系统故障选线专利，实现故障线路的判定 金融界2024年12月12日消息，国家知识产权局信息显示，江苏广识电气股份有限公司申请一项名为“一种基于DTW-Hilbert与改进K-means的谐振接地系统故障选线方法”的专利，公开号CN 119104832 A，申请日期为2024年8月。专利摘要...
一种基于CTLR和DTW Kmeans的时序SAR影像作物提取方法,包括:1)对双极化SAR时序数据散射矩阵S进行基于圆极化发射线极化接收模式极化分解,获得散射分量;2)利用散射分量构造简缩极化雷达植被指数,构造研究区典型地物雷达植被指数标准时序曲线;3)参考研究区典型地物雷达植被指数标准时序曲线,使用DTW算法比较待分类像元时序曲线与...
摘要 以某工业园区中用电用户数据中负荷数据为例,提出一种DTW+改进K-means+GRU的用户负荷异常数据辨识方法。引入DTW相似度方法对所有用户的历史负荷数据进行周期性分类;通过改进K-means聚类算法进行有周期数据挖掘...展开更多 Taking the load data in the electricity user data in an industrial park as an ...
专利摘要:一种基于CTLR和DTWK‑means的时序SAR影像作物提取方法,包括:1对双极化SAR时序数据散射矩阵S进行基于圆极化发射线极化接收模式极化分解,获得散射分量;2利用散射分量构造简缩极化雷达植被指数,构造研究区典型地物雷达植被指数标准时序曲线;3参考研究区典型地物雷达植被指数标准时序曲线,使用DTW算法比较待分类像元时...