Bi-LSTM结构图 基于负荷序列分解的季节性和负荷趋势捕捉 2012年到2014年电力负荷 负荷分解结果IMF1-IMF6 负荷分解残差 为了捕捉季节性和趋势成分,FFT 应用于所有的 IMF 和残差。应用 FFT 后得到的季节性和趋势分量更容易识别,也更容易捕获,如图 13 和图14所示。 IMF1-IMF6的FFT变换结果 残差FFT变换结果 基于深...
RNN --> LSTM : LSTM引入记忆单元,可以控制信息的记录和遗忘,可以处理长依赖信息。不仅可以处理文本,还可以处理视频,语音等。 LSTM --> GRU : GRU是一种门结构不同的LSTM。与LSTM相比,它们消耗的资源更少,并且效果几乎相同。 FF --> AE : 自动编码器用于分类,聚类和特征压缩,是一种无监督学习。 AE -->...
Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 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) Python电能质量扰动信号分类(四)基于CNN-BiLSTM的一维信号分类模型 - 知乎 (zhihu.com) Python电能质量扰动信号分类(五)基于CNN-Transformer的一维信号分...
在此公式中,X 和 Y 的索引平移 1 位,以反映 MATLAB® 中的矩阵索引。 计算X 的二维傅里叶变换等同于首先计算 X 每列的一维变换,然后获取每行结果的一维变换。换言之,命令 fft2(X) 等同于 Y = fft(fft(X).').'。 二维傅里叶变换: 二维傅里叶逆变换: 在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同...
1. Kesci: Keras 实现 LSTM——时间序列预测(12) 2. 卷积神经网络特征图可视化(自定义网络和VGG网络)(1) 3. Opencv-Python 图像透视变换cv2.warpPerspective(1) 4. 神经网络损失函数中的正则化项L1和L2(1) 5. tensorflow中常用学习率更新策略(1)
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 ...
对于一元时序,我们称之为重构。对于多元时序,我们称之为降维。AutoEncoder 采用的神经网络可以是任意的,你可以采用基本的全连接神经网络FCNNs或者是LSTM,或者是Transfomer,本质上都是重构。 回到本文的技术,我们就是用FFT对时序进行重构。我们采用FFT对原始时序进行变换,然后去除不想要的分量,最后还原回时序,这也是编码...
可以看出,虽然CWT CNN模型与其他SOTA模型相比表现不佳,但它仍然与Naser等人的LSTM模型相对可比。另一方面,FFT CNN模型与其他SOTA模型相比更为有利,甚至在价态等类别上超过了Naser等人的模型等几个基准。这表明FFT模型确实很好地推广到了EEG数据。 结论和建议 ...
使用多层RNN-LSTM网络实现MNIST数据集分类及常见坑汇总2023-03-197.基于tensorflow的RBF神经网络案例2023-03-19 8.快速傅里叶变换(FFT)和小波分析在信号处理上的应用2023-03-199.Python三次样条插值与MATLAB三次样条插值简单案例2023-03-1910.使用TensorFlow实现MNIST数据集分类2023-03-1911.数值积分原理与应用2023-...