训练结束后,将CNN-LSTM模型的训练参数进行保存,其实现代码如下: path = saver.save(sess,os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data', 'cnn_lstm.ckpt'), write_meta_graph=False,write_state=False ) 1. 手写数字应用实现 在信息化飞速发展的时代,光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段。
而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出,其结 构更简单,参数更少,训练时间短,训练速度也比更快[37]。GRU 结构图如图 2 所示。 贝叶斯优化也称为基于序列模型的优化方法 (sequential model-based optimization method, SMBO), 属于无导数技术。BO 方法包括使用高斯过程回归模型估计目标函数[40]。首先,评估 2 组随机...
CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的深度学习模型。该模型通过CNN提取输入数据的空间特征,如风速、风向、温度等气象数据的空间分布特征;然后,通过LSTM捕捉这些特征在时间序列中的长期依赖关系,从而实现对风电功率的准确预测。 1. CNN部分 CNN主要用于图像处理,但在风电功率预测中,它可...
CNN-LSSVM模型可以为水资源管理和城市规划提供准确的用水量预测,帮助决策者制定合理的供水计划,避免水资源短缺或浪费。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集te...
一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失...
7个小时零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战(附代码+数据集+原理介绍)LSTM/pandas/机器学习 3.3万 48 26:54 App PyTorch深度学习:卷积神经网络(CNN) 4368 -- 17:30 App 029_基于极限学习机算法(ELM)的时间序列预测 Matlab实现过程 1925 -- 1:36 App cnn_lstm多变量时间序列预测 20.3万 355 1:...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键...
简介:基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现数据回归预测附Matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...