plt.title('Confusion Matrix - CNN 1D Train') sns.heatmap(ConfusionMatrix(Classification_1D, X_1D_train, y_1D_train) , annot=True, fmt='d',annot_kws={"fontsize":8},cmap="YlGnBu") plt.show() plt.figure(2) plt.title('Confusion Matrix - CNN 1D Test') sns.heatmap(ConfusionMatrix(...
结合CNN和LSTM来进行时间序列建模的策略主要有两种方式：一种是使用1D-CNN从时间序列数据中提取特征，另...
class CNNModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(CNNModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_size, 32, kernel_size=3, padding=1) # 第一个一维卷积层 self.conv2 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) # 第二个一维卷积层 ...
使用深度学习技术的端到端故障诊断模型,该模型采用 1DCNN 进行特征自提取,LSTM 学习特征之间的时间依赖性,以弥补传统方法的不足。该模型集成了传统的信号降噪、特征提取、特征选择、特征分类等流程,最大程度地简化了诊断流程。LSTM 和 CNN 的结合弥补了使用 CNN 单独处理时间序列数据的不足,提高了模型的鲁棒性。改进...
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信息技术XINXUISHU2022年第3期融合1D-CNN和LSTM的民航客运量预测模型 甘国育-游进国“，段培娟$ (1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650500；2.云南财经大学信息管理中心，昆明650221)摘要：在民航客运领域，准确地预测航线每日的客运量对民航公司具有重要的指导意义。循环神经网络能较好地预测民航的客运量，但...
基于1DCNN-LSTM神经网络的Ti-48Al-2Cr-2Nb 微铣削表面粗糙度预测* 王志勇①② 马 轩① 杜金金① （①燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛 066004；②河北省重型智能制造装备技术创新中心，河北秦皇岛 066004）摘 要：表面粗糙度是衡量微细加工零件表面质量的主要指标，为提高微铣削加工表面粗糙度预测的精准性，提出...
一维卷积神经网络1D-CNN分类 Reshape数据 Input_1D = X.reshape([-1,1681,1]) 数据集划分 X_1D_train, X_1D_test, y_1D_train, y_1D_test = train_test_split(Input_1D, Y_CNN, train_size=0.75,test_size=0.25, random_state=101)
该结构主要由1D-CNN部分、LSTM部分以及分类输出部分组成,输入信号为雷达个体的I/Q采样信号,模型首先通过一系列的一维卷积层来提取雷达信号的图像特征,为了尽可能保留输入数据的时序特征,本文在1D-CNN与LSTM部分使用了Maxpooling操作取代了传统的Flatten操作,Maxpooling操作同时也有效降低了输入LSTM部分的数据的复杂度,加快...
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