总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...
SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元,为模型添加了通道注意力机制,该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重,针对不同的任务增强或者抑制对应的通道,以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图,总体分为三步:首先是Squeeze 压缩操作,对空间维度的特征进行压缩,保...
基于SE-CNN-LSTM 的心电识别算法 郭炜伦1，方钰敏1，徐海蛟1*，李潇2，王洪庆2 (1.广东第二师范学院计算机学院，广东广州510303；2.深圳市全嘉优护科技有限公司，广东深圳518066)摘要：随着人们心脏问题的频发与人工智能的高速发展，寻找高效、高速、精确的心电识别算法成为业界难题。针对业界 各种心电识别算法存在的...
数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 V0.0.1 2021-11-04 15:46:51 请选择预览文件 README 项目简介 源码github 数据集 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 README 项目简介 语音增强基于LSTM cIRM 源码github SE-LSTM-cIRM 数据集 MINI_DDS0关于...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
(SE)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的寿命预测模型.该模型采用互补集成经验模态分解(CEEMD)结合相关系数分析,从滚动轴承振动信号中提取包含主要退化信息的IMF分量,并提取其样本熵矩阵,用于训练和测试LSTM.通过滚动轴承全寿命试验证明该模型可以准确预测滚动轴承剩余寿命,与BP神经网络和极限学习机(ELM)的预测效果对比...
TISE-LSTM: A LSTM model for precipitation nowcasting with temporal interactions and spatial extract blocks Our study introduces a novel precipitation forecasting model named TISE-LSTM, which can use the real image of the past half hour to predict the radar ......
基于并联CNN-SE-Bi-LSTM的轴承剩余使用寿命预测
The classification performance of the tested CNN-LSTM-SE classification prediction model is better, with a classification accuracy of 98.5%, a classification precision rate of more than 97% for each label, a recall rate of more than 98%, and an F1-score of more than 0.98. It meets the ...
This paper proposes the MSCNN-LSTM-CBAM-SE model for gearbox fault diagnosis, which integrates MSCNN and long short-term memory networks (LSTM). This combination not only effectively extracts and integrates multi-scale spatio-temporal features, but also learns the global dependencies in sequential dat...