上证综指EEMD样本熵LSTM预测股市作为金融市场的晴雨表,是金融市场的重要组成部分,所以对股市进行分析预测一直都是国内,外学者的研究重点.但是由于股市数据的非平稳,高嘈杂,非线性等的特点,导致传统的统计模型很难满足人们对于其预测精度的高需求.为了进一步提升预测精度和预测能力,本文将集合经验模态分解(EEMD),样本熵(...
在医学影像描述任务中,SE-ResNet 可以用于提取图像的特征表示,从而为后续的描述生成提供基础。 2. E-LSTM: E-LSTM 是一种扩展长短期记忆网络,它结合了 LSTM 和门控循环单元(GRU)的优点,可以处理长短时序数据。在医学影像描述任务中,E-LSTM 可以用于对图像进行序列建模,从而生成更为准确的描述。 具体代码实现可以...
语音增强基于LSTM cIRM sc0ttms BML Codelab 2.1.2 Python3 初级深度学习回归 2021-11-04 14:08:37 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 V0.0.1 2021-11-04 15:46:51 请选择预览文件 README 项目简介 源码github 数据集 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具...
总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...
先对挤压后得到的1×1×C的向量基础上先进行一次FC层转换,然后用ReLU激活函数层,然后在FC层转换,接着采用sigmoid激活函数层,该层就是为了模仿LSTM中门的概念,通过这个来控制信息的流通量: 其中,δ是ReLU函数,W1∈RCr×C,W2∈RC×Cr,为了限制模型的复杂程度并且增加泛化性,就通过两层FC层围绕一个非线性映射来...
于 基于 EEMDSE-ILSTM 的风电场超短期风速预测 随着世界经济的发展和环境问题的日趋加重,绿色能源的需求也越来越大。风能作为一种具有很高潜力的可再生能源,自然风场的不稳定性使得风力发电的可靠性成为制约其发展的主要因素之一。因此,达到高效稳定的风能利用必须依赖于预测准确的风速。目前,风场预测方法主要包括经验模...
Code Folders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History5 Commits SE-BLOCK_CNN_LSTM.ipynb 10/02/2025 Feb 10, 2025 SE-BLOCK_CNN_LSTM_KFold.ipynb 10/02/2025 Feb 10, 2025 plant_health_datawithnomalization.csv data Jan 26, 2025 ...
(SE)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的寿命预测模型.该模型采用互补集成经验模态分解(CEEMD)结合相关系数分析,从滚动轴承振动信号中提取包含主要退化信息的IMF分量,并提取其样本熵矩阵,用于训练和测试LSTM.通过滚动轴承全寿命试验证明该模型可以准确预测滚动轴承剩余寿命,与BP神经网络和极限学习机(ELM)的预测效果对比...
TISE-LSTM: A LSTM model for precipitation nowcasting with temporal interactions and spatial extract blocks Our study introduces a novel precipitation forecasting model named TISE-LSTM, which can use the real image of the past half hour to predict the radar ......
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; ...