NOA is employed for hyperparameter optimization of the LSTM-FCNN model. The experimental results show that the prediction effect of the proposed method is better than that of other methods. Taking the prediction results of the well deviation angle of H21 as an example, compared with traditional ...
在两层的连接处需要改变LSTM输出维度,因为输出具有3个维度(样本数,时间步长,输入维度),而CNN则需要4维输入(样本数,1,时间步长,输入)。 第一个CNN层具有64个神经元,另一个神经元有128个神经元。在第一和第二CNN层之间,我们有一个最大池层来执行下采样操作。然后是全局...
CNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的特点的深度学习算法模型。CNN部分通常包含多个卷积层、池化层和激活函数,用于提取输入数据的局部特征。提取出的特征会被送入LSTM部分进行处理。LSTM部分通常包含多个LSTM层,用于处理序列数据。在每个时间步,LSTM层会接收来自CNN部分的特征,并输出一个隐藏...
Isolated Video-Based Sign Language Recognition Using a Hybrid CNN-LSTM Framework Based on Attention Mechanism 方法:论文提出了一种识别手语的混合模型,通过结合卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的长短期记忆(LSTM)神经网络来识别独立的手语词汇。该模型使用MobileNetV2作为骨干模型,通过CNN提取视频帧的空间特征,并...
LSTM和CNN都是深度学习中常见的模型,它们都可以用于轴承故障诊断。基于LSTM的轴承故障诊断模型可以处理序列数据,特别是当序列数据的整体顺序很重要时,LSTM的效果更好。然而,这种方法可能会忽略振动数据的空间特征。基于CNN的轴承故障诊断模型在各方面性能上可能更为优异。例如,准确率可能比基于LSTM的模型...
基于LSTM-CNN机器学习的配电网故障定位方法 秦飞翔, 朱革兰 华南理工大学 电力学院 摘要:在配电网发生故障后,多样的故障类型、快速重合闸以及复杂的暂态情形使配电网的实时故障定位充满挑战;现有的故障定位方法易受故障类型、过渡电阻和线路...
LSTM: 输入数据通常是序列化的,例如文本数据或时间序列数据。 数据按时间顺序输入到网络中,每个时间步的数据都会影响后续的输出。 CNN: 输入数据通常是网格化的,例如二维的图像数据或三维的视频数据。 通过卷积操作,网络可以捕捉到图像中的局部特征,并通过池化层降低数据的维度。 三、核心机制 LSTM: 核心在于其特殊的...
CNN模型的方向盘转角预测曲线 CNN-LSTM模型的方向盘转角预测曲线 CNN-LSTM模型的速度预测曲线 城市路况下CNN分支网络的可视化图 CNN-LSTM网络损失函数曲线图 可视化预测的方向盘转角图 真实方向盘转角与预测方向盘转角对比曲线 真实速度值与预测速度值对比 车道保持实车测试 避障实车测试 相关...
而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要性和应用。随后,本文将说明如何构建基于注意力机制的CNN-LSTM模型,并通过一个实例来展示其在股价趋势预测中的应用效果及优势。
本文提出了一种基于隐马尔可夫模型(HSMM)与卷积神经网络长短期记忆网络(CNN-LSTM)的心音辅助诊断研究方法,旨在提高心音诊断的准确性和效率。 二、HSMM与CNN-LSTM的理论基础 1.隐马尔可夫模型(HSMM) 隐马尔可夫模型(HSMM)是一种统计模型,用于描述隐藏状态序列与可观察序列之间的概率关系。在心音诊断中,HSMM可以用于描述...