模型利用EEMD对原始数据序列进行分解,并计算每个分量序列的样本熵,以原始序列样本熵作为基准进行重构,再对重构后的各序列建立LSTM模型进行预测,最后把各预测值叠加以得到最终预测结果.以某混凝土拱坝为例,将该模型预测结果与EMD-LSTM,LSTM和SVM模型的预测结果进行对比,结果表明EEMD-SE-LSTM模型具有更高的预测精度,在...
一种基于SE-LSTM的资源独立的联合SNR预测和信道估计方法.pdf,本说明书提供了一种基于SE‑LSTM的资源独立的联合SNR预测和信道估计方法,涉及信道估计技术领域;初始化WOA算法参数,根据SE‑LSTM模块及存储参数,进行时间与空间两维度的特征信息提取与学习,确定适应度;
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,详见使用说明文档。 README 项目简介 语音增强基于LSTM cIRM 源码github SE-LSTM-cIRM 数据集 MINI_DDS0关于...
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...
these three components are input into the LSTM neural network,respectively.Combined with the predicted values of the three components,the overall power prediction results are obtained.The simulation shows that ICEEMDAN-SE-LSTM achieves higher prediction accuracy ranging from 1.57%to 9.46%than other ...
https://arxiv.org/pdf/2210.17111.pdf 2022-11-2 1.数据标准化:均值、方差为数据集的均值、方差 2.随着卷积层的增加,F1降低 3.过采样会增加F1
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、正则化系数、神经元个数...
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...
摘要 随着语音合成的普及,人们对合成语音的自然度以及准确度的要求日益提高,而韵律边界就对这两个指标起着重要作用.在人们交流中,语句间停顿的部分即为韵律边界.如何提升韵律边界的识别率,仍是当前学术界的重要研究内容.本文在当今已有研究理论的基础....
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