对应的中文名字:时间戳("Time stamp");系统发电功率;风速;风向;气压;空气温度。 数据开始位置 编辑 数据截止位置 编辑 3.项目文件夹 编辑 data文件装载风力发电数据集 CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM.py是CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型 version.py是查看自己本地目前库的版本 imf.png保存的是分解的IMF r...
window=5, dim=4, lstm_units=16, num_layers=2): super(CNNLSTMModel_CBAM, self).__init...
为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型(LSTM-CNN-CBAM),该模型采用的是端到端的网络结构,使用LSTM来提取数据中的时序特征,利用CNN挖掘数据中的深层特征,通过在网络结构中加入注意力机制——...
基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究
基于LSTM-CBAM的音视频同步人脸视频生成模型的具体实现步骤如下: 1. 数据准备:收集音频源和人脸图像数据,并进行预处理,如音频转换为频谱图,人脸图像进行裁剪和对齐。 2. 特征提取:使用卷积神经网络(CNN)提取音频和人脸图像的特征。对音频使用Fast Fourier Transform(FFT)将其转换为频谱图,对人脸图像使用预训练的人脸...
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代码https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch 基于SE-Net,该attention方法只关注了通道层面上哪些层会具有更强的反馈能力,但是在空间维度上并不能体现出attention的意思。CBAM作为本文的亮点,将attention同时运用在channel和spatial两个维度上,CBAM与SE Module一样,可以嵌入了目前大部分主流CNN网络中,在不显著增加计算...
CNN ; CBAM 随着我国工业技术快速发展,我国在 2015 年提出了«中国制造 2025 »以推动中国工业化前进,深入对机械设备健康状态监测的研究.通过对传感器获取的机械设备运行状态监测数据进行分析,构建对应的寿命预测系统可以有效地预测可能发生的故障以及剩余寿1 第三届轨道交通结构健康监测国际研讨会(二)铁道...
从公开的ＰｌａｎｔＶｉｌｌａｇｅ数据集中选取番茄的９类疾病和健康的叶片作为研究对象，试验结果在验证集上得到最高分类准确率为９８．１６％，与其他几个经典的ＣＮＮ模型相比较，该模型的识别准确率优于其他的基础模型，并且具有较好的稳定性。经过试验验证，该模型可以为番茄病害识别提供一种有效的解决方法。
文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机...