序列构建:将VMD得到的IMF成分作为输入序列,构建适合CNN-BiLSTM模型的序列数据,并确定预测的时间步长。 模型设计:设计并训练CNN-BiLSTM模型,考虑到CNN和BiLSTM对数据的不同处理能力,可以设计多层CNN和BiLSTM结构,并通过调节网络的参数和结构来优化模型性能。 模型训练:使用历史数据对设计好的VMD-CNN-BiLSTM模型进行训练...
本项目使用Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络分类模型(CNN-BiLSTM分类算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 ...
基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测(Matlab+Python完整源码和数据) 该方法结合数据分布特征,利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。最后,基于CNN-BiLSTM-Attention的功率预测方法,验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚...
CNN-BiLSTM 模型通过 CNN 和 LSTM 分别提取空间和时间特征,通过实例验证分析表明:相比于其他基准模型,文中的模型能够较好地适应不断波动的交通流量数据,早高峰和晚高峰预测的稳定性和精度均较高。
本项目旨在构建一种混合型深度学习模型——卷积神经网络与双向长短时记忆循环神经网络(CNN-BiLSTM)回归模型,用于解决特定领域中的预测任务。通过结合CNN对局部特征的有效提取能力和BiLSTM对时间序列数据的高效处理能力,我们期望能够提高模型对于复杂数据集的预测准确性。 本项目通过基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短...
因此,将CNN与BiLSTM结合,并引入注意力机制,可以构建一个强大的分类模型,适用于需要同时处理空间特征和时间特征的任务。 本项目旨在开发一种结合了CNN、BiLSTM以及注意力机制的分类模型,利用TensorFlow框架实现该模型,并应用于特定的数据集上进行训练与测试。通过这种组合模型,我们期望能够在多种应用场景下提高分类任务的...
交叉注意力融合时频域特征轴承故障识别模型 | 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiLSTM-CrossAttention模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhi...
本项目通过Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络回归模型(CNN-BiLSTM回归算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 ...
本项目通过Python基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(CNN-BiLSTM-Attention回归算法)项目实战。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 ...
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现) 紫极神光 公众号:荔枝科研社 2 人赞同了该文章 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 文献来源: 摘要...