代码简介:基于多尺度和扩张CNN(卷积神经网路)-LSTM(长短期记忆网络)的多变量时间序列预测模型。使用不同大小的卷积核来捕捉短期、中期和长期特征。引入了扩张卷积(dilation=2),通过增加卷积核的间隔来扩大感受野,捕捉更长范围的依赖关系。多尺度卷积的输出通过拼接后经过一个全连接层,将特征维度统一为 hidden_size。使...
4.1 LSTM 模型定义 # coding: UTF-8 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'TextRNN' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征。 以下是一段用于展示一阶差分和二阶差分情况的代码示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:2 运行...
首先,让我们了解一下CNN和LSTM的基本概念。CNN是一种专门用来处理图像数据的神经网络模型。它通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征,并通过全连接层进行分类预测。相比于传统的神经网络,CNN能够有效地捕捉到图像中的空间信息,因此在图像分类问题上具有很好的性能。 LSTM是一种能够处理序列数据的循环神经网络模型。它通...
LSTM与卷积神经网络CNN和反向传播一起,构成了人工智能20多年来发展最重要的三大基石。 3 Transformer 在Transformer中,编码器&解码器架构表现得最好。 3.1 编码器和解码器 编码器:对原始输入进行编程,生成机器学习可以理解的向量。多个enconder结构相同,参数相互独立。
CNN通过将滑动卷积滤波器应用于输入来处理序列数据。CNN可以从空间和时间维度学习特征。LSTM网络通过循环时间步长和学习时间步之间的长期依赖关系来处理序列数据。CNN-LSTM网络使用卷积层和LSTM层从训练数据中学习。 本代码基于Matlab平台编写实现,使用Maltab自带的数据集,注释详细,使用者可通过更改训练数据集实现自己需要的...
@文心快码cnn-lstm模型代码 matlab 文心快码 在MATLAB 中实现 CNN-LSTM 模型,可以充分利用 MATLAB 提供的深度学习工具箱。以下是一个基本的 CNN-LSTM 混合模型的 MATLAB 代码结构,以及如何在 MATLAB 中定义 CNN 层、LSTM 层,并将其连接,最后展示如何编译和训练这个模型,并提供一个简单的数据加载和预处理示例。 1...
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法,完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络,融合卷积层、LSTM层与自注意力机制,适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等...
2025最好出创新点的方向:CNN-LSTM!计算机博士带你神经网络时间序列预测代码逐行解读!(人工智能/深度学习) 4837播放 CNN:1-卷积神经网络应用领域 07:25 2-卷积的作用 09:24 3-卷积特征值计算方法 08:08 4-得到特征图表示 06:59 5-步长与卷积核大小对结果的影响 08:12 6-边缘填充方法 06:31 7-特征图尺寸...