基于XLSTM和Transformer序列时间序列预测模型实现。这个模型结合了XLSTM改进门控机制和Transformer注意力机制,用于多种时间序列预测任务,如功率预测、风电光伏预测、负荷预测、等 XLSTM+transformer新模型序列时间序列预测 XLSTM结合transformer进行特征提取 用slstm或mlstm提取融合 自己打的带码,自己研究的创新点,超级新。可...
小伙伴带来一个创新模型,利用24年新算法极光优化算法 PLO优化Transformer-LSTM模型,同时提供与未优化模型的对比,包含柱状图、两张雷达图、二维散点图等等,非常容易吸引审稿人,属于尚未发表的创新点!同时,也…
上图为 Transformer Encoder Block结构图,注意:下面的内容标题编号分别对应着图中 1,2,3,4 个方框的序号。 1. Positional Encoding 由于Transformer模型没有循环神经网络的迭代操作(简单说就是RNN中一句话都是从前往后迭代按时间序列顺序输入的),所以我们必须提供每个字的位置信息给 Transformer,这样它才能识别出语言中...
3、TCLN: A Transformer-based Conv-LSTM network for multivariate time series forecasting 方法: - 该论文提出了一种基于Transformer、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的新型模型,用于解决多变量时间序列预测(MTSF)问题 - 模型首先通过提出的多核CNN模块提取空间特征向量 - 然后,通过包含Transformer编码器层...
SwinLSTM: Improving Spatiotemporal Prediction Accuracy using Swin Transformer and LSTM 方法:本文提出了一种新的循环单元SwingLSTM,它融合了Swin Transformer块和简化的LSTM,并基于此构建了一个用于时空预测任务的预测网络。 创新点: 提出了一种新的架构用于时空预测任务,能够高效地建模空间和时间依赖关系。
基于LSTM-Transformer的时间序列预测(Python) 单特征输入/单特征输出滑动窗口预测 Transformer 模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention...
本文基于前期介绍的电力变压器,介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。 1、电力变压器数据预处理与可视化 1.1 导入数据 1.2 多步预测预处理 2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 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...
Transformer-LSTM-SVM 组合模型可以广泛应用于各种工业设备的故障诊断，例如：机械设备故障诊断： 预测轴承磨损、齿轮故障、电机故障等。电力系统故障诊断： 预测变压器故障、线路故障、继电器故障等。航空发动机故障诊断： 预测发动机部件故障、油路故障、控制系统故障等。四、优势分析 高效的特征提取： Transformer模型能够有效...
本文提出了一种基于SAO-Transformer-LSTM模型的多变量回归预测方法，用于提高雪消融预测精度。该方法结合了自注意力机制 (Self-Attention)、Transformer 和长短期记忆网络 (LSTM) 的优点，能够有效地捕获时间序列数据中的长短期依赖关系以及多变量之间的复杂交互关系，从而提高雪消融预测的准确性。2. 研究背景 2.1 雪...
RNN 现在变种很多,常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM,还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等等。这些变种原理结构看似很复杂,但其实只要有一定的数学和计算机功底,在学习的时候认认真真搞懂一个,后面的都迎刃而解。 本文将对 LSTM 里面知识做高度浓缩介绍(包括...