15、将训练数据集转化为n个带标签格式的监督性学习数据集,带标签格式的监督性学习数据集是将训练数据集划分为n个输入数据集和标签,其中n为输入数据集和标签的个数,n的值根据训练数据集中时间段t决定,标签是输入数据集的下一时刻的资源利用率,标签用于训练gc-lstm神经网络模型计算损失函数值;将历史时间段的资源使用...
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: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; 调整...
b-(LSTM模型结构改进,在上一记忆输出与当前时刻输入引入类似侧连接,且当前时刻输入对上一记忆输出的偏导为常数,遗忘门,输入门,输出门)(GRU基于LSTM参数过多,降低模型复杂度,防止过拟合,重置门,更新门)3、对视觉领域建模优势;#AIGC #Transformer #RNN ...
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。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; 调整LSTM层数和每层神经...