独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的电力变压器(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解...
4.1 定义SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 4.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000143,SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测效果良好,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以修改麻雀优化算法的种群规模和优化迭代次数; 调整TCN和BiLSTM层数和维度数的参数搜索范围,增加更多的 epoch (注意...
在SSA-CNN-BILSTM-Attention模型中,注意力机制被应用于图像分类任务中,以提高模型的性能。通过对输入图像的不同区域进行加权,模型可以更好地理解图像的内容,并做出更准确的分类。 最后,我们介绍一下麻雀算法(Sparrow Algorithm)。麻雀算法是一种基于鸟群行为的优化算法,用于解决复杂的优化问题。在SSA-CNN-BILSTM-Atte...
在SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们使用麻雀算法来优化注意力机制。麻雀算法是一种基于麻雀行为的优化算法,它模拟了麻雀在寻找食物时的行为。通过麻雀算法,我们可以找到最佳的注意力权重,从而提高分类性能。 最后,我们使用训练好的模型对测试数据进行分类。通过将测试数据输入到SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们可以得...
SSA-TCN-BiGRU-Attention是一个复合模型,用于多变量时间序列预测。让我逐步解释每个部分的含义: SSA(Sparrow Search Algorithm):这是优化算法的部分,用于调整模型的参数以获得更好的预测性能。 TCN(Temporal Convolutional Network):这是一种基于卷积神经网络的模型,用于处理时间序列数据。TCN使用一系列不同大小的卷积核...
1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测(SE注意力机制),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)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)、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、...
2.组合预测类:CNN/TCN/BiTCN/DBN/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可(可任意搭配非常新颖)~ 3.分解类:EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD等分解模型均可~ 4.路径规划类:机器人路径规划、无人机三维路径规划、冷链物流路径优化、VRPTW...
基于时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络TCN-BILSTM回归预测,TCN-BILSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。 338 0 01:22 App SSA-LSTM/LSTM时间序列预测对比,基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)的时间序列预测。 261 0 00:13 App VMD-BILSTM/BILSTM基于变分模态分解和双向长短期记忆网络的时间...
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在图像分类任务中具有较高的准确性和性能。通过使用麻雀算法对模型进行优化,可以进一步提高模型的性能。这个模型在深度学习领域具有重要的研究价值,并有望在实际应用中取得更好的效果。