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...
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——...
window=5, dim=4, lstm_units=16, num_layers=2): super(CNNLSTMModel_CBAM, self).__init...
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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1.CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 2.RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出。 Keras搭建RNN 长短期记忆网络(LSTM) 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都...
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基于CBAM-LSTM-Attention混合模型的股价预测及选股策略研究 热度: 相关推荐 CNN 与LSTM 在周期股短期股价涨跌预测的应用研究 引言 近年来,随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,越来越多的 研究人员开始尝试将深度学习模型应用于金融领域,以实现对股票价 格的准确预测。本文主要探讨卷积神经网络(CNN)和长短期记...
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...
【2】CNN：CNN是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像（2D网格）和视频（3D网格...