基于这两种模型的sae-lstm算法,通过结合两者的优点,实现了对输入数据的有效编码和解码。 二、基本原理 1. 自编码器(SAE) 自编码器是一种无监督的深度学习模型,它通过训练来学习对输入数据的有效编码和解码。自编码器包含两个部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入数据压缩成低维表示,解码器则根据...
根据以上分析,单因素 BP神经网络预测模型的结构为:单一隐含层和单一输出层;输入层神经节点数目为5 ;隐含层神经节点数目为24;输出层神经节点数目为1;隐含层传递函数、输出层传递函数、学习函数分别为tansig、logsig和learngdm;性能函数为 mse。 1.2 ELM 1.3 LSTM预测 2 部分代码 clcclear allDataSetName = 'magic04'...
根据以上分析,单因素 BP神经网络预测模型的结构为:单一隐含层和单一输出层;输入层神经节点数目为5 ;隐含层神经节点数目为24;输出层神经节点数目为1;隐含层传递函数、输出层传递函数、学习函数分别为tansig、logsig和learngdm;性能函数为 mse。 1.2 ELM 1.3 LSTM预测 2 部分代码 clc clear all DataSetName = 'magic...
摘要 本发明公开了一种基于SAE‑LSTM模型的大气雾霾预测方法。该方法包括以下步骤:步骤1,获取训练数据:步骤2,训练数据预处理:步骤3,SAE模型预训练:步骤4,LSTM模型预训练:步骤5,SAE‑LSTM模型微调:步骤6,模型在线应用:本发明所述方法具有良好的评估精度和泛化性能,具有良好的实际应用价值。新闻...
FeedforwardAutoEncoder inkeras_anomaly_detection/library/feedforward.py看LSTM的模型吧: def create_model(time_window_size, metric): model = Sequential() model.add(LSTM(units=128, input_shape=(time_window_size, 1), return_sequences=False)) ...
看LSTM的模型吧: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def create_model(time_window_size, metric): model = Sequential() model.add(LSTM(units=128, input_shape=(time_window_size, 1), return_sequences=False)) model.add(Dense(units=time_window_size, activation='linear')) model.compile(optimizer='adam...
4. 预测:将特征表示输入到预测模型中,例如使用递归神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)进行预测。这些模型可以利用时间序列的历史信息进行预测,并输出未来时间步的数值。 5. 模型评估:使用评估指标,如均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE),评估模型的预测性能。 基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测方法可以通过...
交通预见未来 (5)基于深度学习的短时道路交通流预测1、文章信息《Short-TermTrafficFlowPredictionwithConv-LSTM》。 这篇文章是一篇会议论文,2017第九届无线通信与信号处理国际会议(WCSP),福州大学物理与信息工程学院的几位老师,被引10次。 2、主体内容 本文提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。交通流数据...
基于Matlab的时间序列数据预测算法。包括BP神经网络、ELM神经网络预测、LSTM网络、基于SAE的LSTM、bilstm等五种算法。采用滑动时间窗的方式提高数据预测精度,输出各算法训练集和测试集可视化结果。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 107、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚
同时也在同样的训练样本上用了2层的LSTM作为额外的语言模型做联合训练。值得一提的是,chunk-SAE的再利用使得训练速度和以往的编码相比快了1.5倍,并且模型准确率更高。 论文对比了模型训练结果和以往的Encoder Decoder模型的WER结果。并通过调整Encoder的上下文宽度实现流式语音识别。实验结果如下图(Table 2)所示。实验...