1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定,其表达式如下:2 运行结果...
CNN(Convolutional Neural Network)和LSTM(Long Short-Term Memory)结合起来常用于处理序列数据,特别是时间序列数据或具有空间结构的序列数据。这种结合可以有效地捕捉序列数据中的时空特征。 一种常见的方法是使用CNN来提取序列数据中的空间特征,然后将提取的特征序列输入到LSTM中进行时间建模。这种结合可以充分利用CNN在捕...
步骤4: 构建 CNN LSTM 模型 现在,我们来构建CNN和LSTM结合的深度学习模型。 fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv1D,MaxPooling1D,LSTM,Dense,Dropout model=Sequential()# CNN层model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[...
步骤2:构建 CNN-LSTM 模型 接下来,我们需要使用 TensorFlow/Keras 构建 CNN-LSTM 模型。 fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportConv1D,LSTM,Dense,Dropout# 1. 初始化模型model=Sequential()# 2. 添加卷积层model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu',input...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
本文将介绍如何结合CNN、LSTM和Attention机制实现单变量时间序列预测。这种方法能够有效处理序列数据中的时空特征，结合了CNN在局部特征捕捉方面的优势和LSTM在时间依赖性处理上的能力。此外，引入注意力机制能够选择性关注序列中的关键信息，增强模型对细微和语境相关细节的捕捉能力。具体实现步骤如下：首先，读取...
输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层...草履虫都能看懂的卷积神经网络理论详解与项目实战! 385 14 15:24:50 App 太简单了!从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、Transformer、LSTM终于有人把八大深度学习神经网络知识点讲透彻了!草履虫都能看懂! 937 -- 8:34:19 App 2024年最新!【人工智能三大...
前一篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本篇文章将通过Tensorflow和Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。 本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关文章及论文介绍,后面随着深入会讲解...
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现) 43 -- 0:21 App 基于CNN和FNN的进化神经元模型的快速响应尖峰神经网络(Matlab代码实现) 4554 21 1:30 App 研一刚入学,从未接触过神经网络python也是才开始学,现在导师要我做LSTM,我应该去学什么? 485 -- 0:19 App 【负荷预测...
一、引言 结合空间特征提取与时间依赖性建模，基于CNN和Bi-LSTM的单变量时间序列预测技术展现出强大的预测能力。本文通过实际案例，展示了如何利用Python与TensorFlow/Keras工具库构建与训练混合模型，以实现精准预测。二、实现过程 读取数据集 数据集包含144条记录，根据8:2比例划分为训练集（115条）与测...