在使用CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)进行时间序列预测时,我们需要结合两者的优势:CNN能够捕获局部特征,而LSTM则擅长处理序列数据中的长期依赖关系。以下是一个详细的步骤指南,包括如何准备数据、构建模型、训练以及评估模型性能。 1. 理解CNN和LSTM的基本原理 CNN:主要用于图像识别领域,通过卷积层提取局部特征...
CNN-LSTM 的混合模型结合了 CNN 提取局部特征的能力和 LSTM 学习时序依赖的能力。该模型首先通过 CNN 层对输入的时间序列进行卷积,提取高层次特征,然后将这些特征输入到 LSTM 中,用于捕获时间上的长期依赖,最后通过全连接层输出预测结果。 模型的结构如下图所示: 输入数据 -> CNN层(卷积+池化) -> LSTM层 -> ...
该论文探索应用双向卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)架构来预测股票价格,特别关注 CNX IT 股票指数。其创新点在于通过结合 CNN 和 LSTM 的双向卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)架构,提出了一种创新的预测股票价格的方法,能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式,提高预测准确性,并更好地理解市场动态。...
An Improved Network Intrusion Detection Method Based On CNN-LSTM-SA 方法:论文提出了一种将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与自注意机制(CNN-LSTM-SA)相结合的方法,用于处理网络入侵行为,通过实验证明该方法在网络入侵检测中的优越性能,并探讨了进一步研究方向和未解决的问题。 创新点: 提...
为了提高短期交通流量预测的效果,将CNN和LSTM模型结合是一种有效的方法。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,另一种则是利用2D-CNN同时捕捉交通数据中的空间和时间依赖关系,尤其适用于网格状或多维结构的数据。通过结合CNN和LSTM,模型能够充分发挥CNN在局部...
时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别 本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 回到顶部 传感器数据集 数据组成 这个项目使用了WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab实验室公开的Actitracker的数据集 其中数据: 测试记录:1,098,207 条...
假设大家都了解过CNN,看下面的图是不是有点感觉呢?我来解释一下,一个cell其实就是一层神经元,只是LSTM和CNN不同的是,它的每一层t时刻的输出和t-1时刻的状态有关。也就是说当前cell的输出ht不仅仅影响到下一cell(图中右边的那列),还影响本cell下一时刻的状态和输出(图中按时间顺序堆叠的三个绿色的cell)...
提出了一种新颖的混合Boruta-XGB-CNN-LSTM模型,用于有效预测河流的EC值。 该模型在训练期间和测试期间的预测性能优于其他比较模型,具有更高的准确性和较低的误差。 通过优化输入特征和利用CNN-LSTM架构,提高了水质预测模型的性能和适用性。 Deep Learning Approaches for Water Stress Forecasting in Arboriculture Using...
3.3 CNN+LSTM网络结构 在CNN+LSTM网络中,CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征,然后将提取的特征作为LSTM的输入,LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 ...
本文基于前期介绍的电力变压器,介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。 1、电力变压器数据预处理与可视化 1.1 导入数据 1.2 多步预测预处理 2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的...