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Matlab的时间序列数据预测算法。包括BP神经网络、ELM神经网络预测、LSTM网络、基于SAE的LSTM、bilstm等五种算法。采用滑动时间窗的方式提高数据预测精度,输出各算法训练集和测试集可视化结果。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 107、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚
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...
keras-anomaly-detection 代码分析——本质上就是SAE、LSTM时间序列预测,keras-anomaly-detectionAnomalydetectionimplementedinKerasThesourcecodesoftherecurrent,convolutionalandfeedforwardnetworksauto-encodersforanomalydetectioncanbefoundinkeras_anomaly
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
一种基于SAE和ON-LSTM的齿轮剩余寿命的预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于SAE和ON-LSTM的齿轮剩余寿命的预测方法说明:本发明涉及一种基于SAE和ON‑LSTM的齿轮剩余寿命的预测方法,属于大数据和智能制造领域。该...专利查询请上爱企查
一种基于dropout-sae和bi-lstm的滚动轴承rul预测方法,所述方法的实现过程: 步骤一、数据预处理:先对滚动轴承原始时域振动数据进行傅里叶变换,将其转换到频域;然后对其进行线性函数归一化处理;最后划分训练集和测试集; 步骤二、深层特征提取:训练集作为dropout-sae的输入进行网络参数的训练,提取能够表征轴承退化趋势的特...
keras-anomaly-detection 代码分析——本质上就是SAE、LSTM时间序列预测 keras-anomaly-detectionAnomaly detection implemented in KerasThe source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders for anomaly detection can be found in keras_anomaly_detection/library/convolutional.py ...