LSTM 自编码器是一个变体,可以学习序列数据的压缩表示。 LSTM 自编码器将仅使用正常数据进行训练。构建...
1.Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。 2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注...
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵...
LSTM 是基于RNN的一种改进,它保留了 RNN 自连接的隐藏层,而且隐藏层中的节点更为复杂,可以实现较长时间序列的信息保留 2 运行结果 部分代码: %% 获取优化参数 numHiddenUnits = round(x(1));%LSTM网路包含的隐藏单元数目 maxEpochs = round(x(2));%最大训练周期 InitialLearnRate = x(3);%初始学习率 ...
完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型。 clc;clear;close all;format compact tic clc clear all options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam 'MaxEpochs', 70, ... % 最大训练次数 ...
MATLAB环境下基于支持向量机、孤立森林和LSTM自编码器的三轴振动数据的机械异常检测 - 哥廷根数学学派的...
程序名称:基于VMD(变分模态分解)-RIME(霜冰算法优化)-LSTM的时间序列预测模型 实现平台:matlab 代码简介:本文提出了一种创新的时间序列预测模型,将变分模态分解(VMD)与霜冰算法优化法(RIME)结合长短期记忆神经网络(LSTM),构建了VMD-RIME-LSTM模型。VMD作为信号分解方法,有效将复杂信号分解为多个...
实现平台:matlab 代码简介:提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解 (EMD)、核主成分分析(KPCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,得到数据信号在不同时间尺度上...
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