Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-BiLSTM模型对扰动信号的分类。 Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电能质量扰动信...
(一)双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型 双向长短期记忆网络(BiLSTM)能够同时考虑时间序列数据的正向和反向信息,对于捕捉时间序列中的长期依赖关系有较好的效果。其模型构建代码如下: import tensorflow as tf model_BiLSTM = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(100, return_seq...
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...
长短期记忆网络(LSTM)及其相关变体模型除了上述的 BiLSTM 和 GRU 模型外,我们还应用了普通的 LSTM 以及 LSTM 与卷积神经网络(CNN)结合的模型(BiLSTM-CNN)来进行预测分析,其模型构建、训练和评估的过程与前面类似,只是在模型结构、参数设置等方面存在差异。 构建好模型后进行训练并在训练过程中记录相关指标,代码如下...
Python 中深度学习模型(BiLSTM、GRU、LSTM 及 BiLSTM-CNN)的空气质量指数时间序列数据融合预测分析|附数据代码 接下来将探讨多种深度学习模型在空气质量指数时间序列预测与分析中的应用,通过对比不同模型的性能,以期找到更优的预测方法。 数据介绍 首先,我们获取了包含空气质量相关指标的数据集,其以表格形式呈现,包含...
基于bert_bilstm_crf的命名实体识别 7780 基于模板的中文命名实体识别数据增强 8170 [当人工智能遇上安全] 13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型 2880 [当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解 3440 命名实体标注基于keras的BiLstm与CRF...
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
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