PCA⁃IPSO⁃BiLSTM预测模型的粒子群种群数量为2,迭代次数为10次, 空间维数为4,加速因子c1in=2.4,c1out=1.2,c2in=0.6,c2out=2.4,r1=0.8,r2=0.3,ωmax=0.9,ωmin=0.4,BiLSTM是包含两个隐含层的神经网络,迭代次数、学习率、两个隐含层的...
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
46 BiLSTM-GRU-Multi-Head Attention算法 算法原理解析!代码调试!案例解析!数模常用算法汇总! 12:24 48 时空注意力网络算法 常用算法解析!代码调试演示!案例讲解!模型原理讲解! 13:01 49 KAN神经网络算法 算法原理解析!常用模型汇总!可运行代码合集!90+数模常用算法! 13:28 50 递归卷积神经网络算法 模型算法...
A graph-based CNN-LSTM stock price prediction algorithm with leading indicators. Multimedia Systems, 29(3), 1751–1770. Article Google Scholar Wu, Q., Hao, Y., & Lu, J. (2018). Air pollution, stock returns, and trading activities in China. Pacific-Basin Finance Journal, 51, 342–...
PCACNNBiLSTM电池健康状态(state of health, SOH)和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)是评价电池健康程度和剩余寿命的重要技术指标.SOH和RUL的估计是电池... 常伟,胡志超,潘多昭 - 《科技和产业》 被引量: 0发表: 2024年 基于主成分分析与ILM-DGRBF网络的SOH估算 针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度...
A soft sensor model based on CNN-BiLSTM and IHHO algorithm for Tennessee Eastman process 2023, Measurement: Journal of the International Measurement Confederation Citation Excerpt : To select useful information and omit redundant data, feature selection is an effective method [16]. Commonly used data...
摘要:本发明涉及一种基于PCA‑MF‑WNN的网络安全态势要素提取方法及系统,对初始数据通过主成分分析法进行降维,去除冗余的态势要素,属性约简,在降低数据复杂度的同时尽可能的用少数几个主成分来保留原始数据集的信息,训练加入动量因子的小波神经网络,通过加入动量因子的方法来提升小波神经网络的学习效率,将经过主成分...
CNN-BiLSTMmmWavefeature fusionpoint cloudThis study introduces an innovative approach by incorporating statistical offset features, range profiles, time–frequency analyses, and azimuth–range–time characteristics to effectively identify various human daily activities. Our technique utilizes nine...
CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 631 8 16:08:46 App 【122集付费!】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完! 1733 11 9:59:46 App 只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM...
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