基于这两种模型的sae-lstm算法,通过结合两者的优点,实现了对输入数据的有效编码和解码。 二、基本原理 1. 自编码器(SAE) 自编码器是一种无监督的深度学习模型,它通过训练来学习对输入数据的有效编码和解码。自编码器包含两个部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入数据压缩成低维表示,解码器则根据...
窃电识别自编码器特征提取支持向量机人工蜂群算法用电行为的有效特征提取作为提升异常用电检测准确率的关键要素,近年在窃电检测的研究中常被忽略.基于此,文章提出基于长短期记忆堆叠自编码器的特征提取方法.基于长短期记忆神经网络对高维非线性时间序列的特征提取能力与深度自编码器的数据信息展示能力实现对负荷序列的深度特...
基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法.docx,滚动轴承是旋转机械设备的重要组成部件, 如果在轴承失效前可准确地预测出剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL), 便可及时采取预防措施, 从而可以避免造成重大经济损失和人员伤亡事故[1-2]. 特征提取是进行滚动轴承RUL
lstm模型的大气雾霾预测方法,具体步骤如下,其特征在于:步骤1,获取训练数据:获取所分析地域的空气质量指数aqi的6项监测指标,其中包括:so2、no2、pm10、pm2.5、o3和co的气体含量;步骤2,训练数据预处理:将步骤1得到的数据进行归一化处理,归一化至[0,1];步骤3,sae模型预训练:利用步骤2得到的数据对sae网络进行分级预...
图1 LSTM网络结构 在LSTM神经网络训练学习的过程中,第一步是由遗忘门(forget gate)决定从细胞状态中丢弃哪些信息。该步骤会读取和输入数据点乘计算得到一个输出值,其决定了上一时刻的状态有多少会保留到当前时刻。计算公式如式(1)所示。 ft=σ(Wf×[ht-1,xt]+bf) (1) ...
摘要 本发明公开了一种基于SAE‑LSTM模型的大气雾霾预测方法。该方法包括以下步骤:步骤1,获取训练数据:步骤2,训练数据预处理:步骤3,SAE模型预训练:步骤4,LSTM模型预训练:步骤5,SAE‑LSTM模型微调:步骤6,模型在线应用:本发明所述方法具有良好的评估精度和泛化性能,具有良好的实际应用价值。新闻...
基于BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测. 1.1 BP神经网络 BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因此,为达到较好的预测精度,需要对网络预...
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(time_window_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dense(units=time_window_size, activation='linear')) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[metric]) print(model.summary()) ...
【数据预测】基于 BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测含Matlab源码.zip 行业研究 - 行业报告八月**长安 上传1.59 MB 文件格式 zip 【数据预测】基于 BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测含Matlab源码点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 ...
只用Excel表格就能理解各种神经网络架构原理! 你敢相信吗?通过一张张excel表格,就能理解各种神经网络架构的原理!包括但不限于transformer、LSTM、U-Net、RNN、SAE等等。 这是一个谷歌在线表格,作者来自科罗拉 - 论文摸鱼研究所于20241201发布在抖音,已经收获了6800