ylabel("Cases"); title("BI-LSTM Forecast"); legend(["Observed" "BI-LSTM Forecast"]); 将预测值与测试数据进行比较 figure subplot(2,1,1) plot(YTest) hold on plot(YPred,'.-') hold off legend(["Observed" "BI-LSTM Forecast"]) ylabel("Cases") title("BI-LSTM Forecast") subplot(2,1...
Bi-LSTM神经⽹络结构模型分2个独⽴LSTM,输⼊序列分别以正序和逆序输⼊⾄2个LSTM神经⽹络进⾏特征提取,将2个输出向量(即提取后的特征向量)进⾏拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达。Bi-LSTM 的模型设计理念是使 t 时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息,实验证明,这种神经⽹络结构...
MATLAB实现IWOA-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络) 算法的基本步骤如下: 步骤1:实验数据分为训练集和测试集. 步骤2:把BiLSTM模型中学习率、训练次数、正则化率、神经网络隐藏层单元数目作为优化对象,初始化IWOA算法. 步骤3:计算每个个体的适应度值.以各鲸鱼对应参数构建BiLSTM...
Bi-LSTM是LSTM的一种变体,它在每个时间步骤上同时运行两个LSTM网络,一个从前向传播,另一个从后向传播。这样,Bi-LSTM可以利用整个序列的信息,不仅可以捕捉到过去的上下文,还可以捕捉到未来的上下文。通过结合CNN和Bi-LSTM,我们可以充分利用CNN提取的特征,并在Bi-LSTM中进行进一步的序列建模,从而更好地实现数据分类。
简介: LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测(Matlab) 0 概述 本文使用LSTM和Bi-LSTM,以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能,其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入,实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型,相比于单输入单输出的模型有更高的准确性。本文的电力负荷滑动窗输入构建方式具有一定的...
本文使用LSTM和Bi-LSTM,以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能,其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入,实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型,相比于单输入单输出的模型有更高的准确性。本文的电力负荷滑动窗输入构建方式具有一定的参考价值。
2 双向LSTM基本原理 Bi-LSTM网络是标准LSTM网络的扩展,当网络学习完整的时序规律时,Bi-LSTM网络可以在不增加数据量的情况下,学习序列数据与时间步长之间的双向依赖关系。如图1所示,Bi-LSTM网络和LSTM网络的主要区别在于后者只保存过去的信息,而Bi-LSTM网络结合这两种隐含状态,可以同时保存过去和未来的信息。
Bi-LSTM 模型是在原来的 LSTM 基础上增加了一个反向 LSTM 层,即正向和反向 LSTM 组合形成一个 Bi-LSTM 网络,其结构如图 2.6 所示。正向 LSTM可以提取输入序列过去的数据信息,反向 LSTM 可以提取输入序列未来的数据信息,实现对时间序列的正向和反向 LSTM 的双重训练,进一步提高全局和完整的特征提取能...
【LSTM预测】基于双向长短时记忆(biLSTM)实现数据回归预测含Matlab源码 1 简介 Bi-LSTM网络理论 LSTM 网络是循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 的变体,改善了 RNN 存在的无法解决长期依赖的问题。LSTM 单元结构如图 1 所示。其中,ct,ht 分别表示模型的记忆状态和隐层状态,xt,yt 分别表示模型的输入与输...
其中,xt 为 t 时刻输入的情感词向量,σ为 sigmoid 函数, 代表向量对应元素依次相乘,其中水电费 Wi,Ui,Vi,bi, Wg,Ug,bg,Wo,Uo,Vo,bo 为 LSTM 参数. 2 部分代码 3 仿真结果 4 参考文献 [1]黄贤英, 刘广峰, 刘小洋,等. 基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(12...