Short-Term Load Forecasting and Associated Weather Variables Prediction Using ResNet-LSTM Based Deep Learning 方法:本文提出了一种基于ResNet-LSTM的组合模型,以提高电力系统短期负荷预测的准确性。该模型利用ResNet的特征表达能力提取有效特征,并通过LSTM网络处理时间关系。首先,将具有多个特征参数的数据进行重构,并...
基于ResNet-LSTM模型的网络异常流量检测技术研究 一、1.研究背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展,网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而,随着网络应用的日益普及,网络安全问题也日益突出。其中,网络异常流量检测作为网络安全防护的重要环节,对于保障网络稳定运行和数据安全具有重要意义。近年来,网...
1.ResNet 残差网络(ResNet)通过引入“残差学习”的概念,解决了深度神经网络训练困难的问题。其核心思想是通过残差块(Residual Block)将输入直接与输出相加,从而缓解梯度消失问题,使得网络可以训练得更深。 image.png ResNet沿用了VGG完整的3 × 3卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3 × 3卷积层。
对比维度RESNET（残差网络）LSTM（长短期记忆网络）旋转90度的类比 核心机制跳跃连接（Skip Connection）门...
ResNet由于其深层结构,参数量也较多,为1502737。 ShuffleNet和CNN的参数量相对较少,分别为1160341和956947,这使得它们在计算资源受限的环境中更具优势。 2.4推理时间 CNN的推理时间最短,为1.3570秒,这与其较少的参数量和高效的卷积运算有关。 LSTM的推理时间最长,为2.7796秒,这可能是因为其处理序列数据的循环特性导致...
ResNetLSTM 实际的LSTM网络 单看t=1,他就是一个它是一个普通的包含2个隐藏层的BP网络,但是随着t走,他就是一个循环型的。所谓LSTM循环神经网络就是在时间轴上的循环利用 LSTM的输入(LSTM输入层必须是3D。) 它的维度是(NTF),第一维度是样本数,第二维度是时间,第三维度是特征数...
该混合模型首先使用ResNet网络对具有多个特征参数的数据进行特征提取,然后将提取的特征向量作为LSTM的输入,用于短期电力负荷预测。此外,论文还对影响负荷预测的天气变量进行了预测实验。在对2010年12月1日的数据进行预测时,与多重线性回归(MLR)、CNN、LSTM、CNN-LSTM和ResNet方法相比,ResNet-LSTM模型的均方根误差(...
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🎯 在深度学习领域,ResNet和LSTM的结合已成为一项革命性的创新。这种组合能够同时处理图像的空间特征和时间序列数据,为复杂数据的分析和预测提供了强大的工具。🔍 通过融合ResNet在空间特征提取上的卓越能力与LSTM在时间序列数据处理上的优势,这种结合不仅显著提升了模型的性能,还拓宽了其应用范围。例如,在预测癫痫发...
【摘要】 基于四种网络结构的WISDM数据集仿真及对比:Resnet、LSTM、Shufflenet及CNN 在上节中,我们已经详细介绍了WISDM数据集及如何使用CNN网络训练,得到了六个维度的模型仿真指标及五个维度的可视化分析,那么现在我们将训练模型推广到其他网路结构中去,通过仿真实验来对比一下不同网络之间对于WISDM数据集的训练效果。