预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
卷积神经网络CNN已成为最受欢迎的基于深度学习的网络作品,用于在几个不同任务中学习功能。与传统的机器学习算法不同,CNN不需要手动设计功能,它从原始数据中自动学习抽象特征进行分类,从而避免丢失有用信息。与通常有两个独立步骤(包括特征学习和分类)的经典框架相比,CNN可以学习特征,并同时由多层神经网络进行分类。 LST...
LeNet-5:被誉为卷积神经网络的“Hello World”,是图灵奖获得者Yann LeCun(杨立昆)在1998年提出的CNN算法,用来解决手写识别的问题。 LeNet-5通过引入卷积层、池化层和全连接层等关键组件,构建了一个高效且强大的图像识别网络,为后续卷积神经网络的发展奠定了基础。 输入层:INPUT 三个卷积层:C1、C3和C5 两个池化...
该模型使用MobileNetV2作为骨干模型,通过CNN提取视频帧的空间特征,并将其传递给LSTM进行长期依赖的学习。 语音识别:将CNN,LSTM和DNN串起来融合到一个网络中,获得比单独网络更好的性能。CLDNN网络的通用结构是输入层是时域相关的特征,连接几层CNN来减小频域变化,CNN的输出灌入几层LSTM来减小时域变化,LSTM最后一层的输出...
1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) BO优化前 BO优化过程 BO优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) MBsize = 32; Lr = 0.1; % CNN LSTM构建卷积神经网络 layers =
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的时序建模能力,用于处理具有复杂空间和时间...
1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是说输入之间有关联) ...
基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优势。通过 CNN 提取局部特征,LSTM 捕捉长期依赖关系,结合贝叶斯优化进行超参数优化,可以提高模型的性能和泛化能力。在本课题中,通过贝叶斯优化算法,优化CNN-LSTM网络模型的batchsize以及学习率参数,使得网络模型可以达到更优的数据分类效果。
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的...