基于CNN-LSTM的涡扇发动机剩余使用寿命(RUL)预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 哥廷根数学学派：基于CNN-LSTM的涡扇发动机剩余使用寿命(RUL)预测
1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定,其表达式如下:2 运行结果...
——output的格式:(seq_len,batch,hidden_size) #如果按照(seq_len,batch,hidden_size) 的格式输出,需要在LSTM()中设置return_sequences=True,否则默认只输出最后一个时间步的输出结果(1,batch,hidden_size). ——hn的格式:(1,batch,hidden_size) ——cn的格式:(1,batch,hidden_size) 多层LSTM: 如果是单...
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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,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),常用于处理具有空间和时间依赖性的数据,如视频分析、时间序列预测等。以下是一个使用MATLAB实现CNN-LSTM模型的示例代码。 matlab % 清除工作区和命令窗口 clc; clear; close all; % 加载数据 % 假设数据已经加载到变量 X 和 Y 中,其中 X 是输入数...
CNN层提取局部特征,LSTM层捕捉长期依赖关系,自注意力机制聚焦全局特性,全连接层整合特征输出结果,适用于复杂非线性时间序列预测任务。 74 0 0 Deephub | 9月前 | 机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具 CNN中的注意力机制综合指南:从理论到Pytorch代码实现 注意力机制已成为深度学习模型的关键组件,尤其在...
2025热门创新点!CNN-LSTM:神经网络时间序列预测代码逐行解读,迪哥带你手把手搭建自己的多特征变量时间序列预测模型!共计20条视频,包括:1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
CNN LSTM的原始结构以及它适合什么样类型的问题; 怎么样在Keras中应用CNN LSTM结构; 怎么样为移动广场视频预测问题开发一个CNN LSTM模型。 8.0.2 课程概览 本课程分为7个部分,它们是: CNN LSTM; 移动广场视频预测问题; 定义和编译模型; 拟合模型; 用模型进行预测; ...