2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 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/...
在我们设计出一系列的区域建议之后,这些建议被汇合到一个图像大小的区域,能被填入到经过训练的CNN(论文中的例子是AlexNet),能为每一个区域提取出一个对应的特征。这个向量随后被用于作为一个线性SVM的输入,SVM经过了每一种类型和输出分类训练。向量还可以被填入到一个有边界的回归区域,获得最精准的一致性。非极值压...
编码器的权重在训练后是固定的,仅用于抽取嵌入。我们现在有了针对 TIMIT 和 RAVDESS 的句子嵌入,这样可以训练一个简单的用于自动语音识别的 RNN 解码器和一个用于情绪识别的 SVM 分类器。表 1 显示了两个任务的结果。 句子级嵌入在这两个任务上表现均优于音素和单词嵌入。这对于 RNN 和我们的完全卷积 TCN 模型...
Lin 等人在论文《An SVM-based approach for stock market trend prediction》中提出一种基于支持向量机的股票预测方法，建立两部分特征选择和预测模型，并证明该方法比传统方法具有更好的泛化能力。 2014 年 Wanjawa 等人在论文《ANN Model to Predict Stock Prices at Stock Exchange Markets》中，提出一种利用误差...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
本发明公开一种基于VMD分解机制的TCNSVM组合用电负荷预测方法,包括:首先获取历史电力负荷数据和天气因素数据并进行预处理;分别对预处理后的数据进行标记得到,天气因素分析,VMD分解分别得到构建的负荷数据特征,天气因素特征和用电负荷子分量;将上述特征为训练集对TCN预测模型和SVM预测模型进行训练,预测分别得到TCN预测模型...
本期我们推出基于 Python 的时间序列分类任务模型合集:基于LSTM、CNN、TCN、Transformer、CNN-LSTM、XGBoost、SVM、FFT-CNN-Transformer等系列预测模型全家桶,并提供丰富的学习资料: ● 数据集:时间序列分类任务数据集 ● 环境框架:python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行 ● 使用对象:入门学习,论文需求者 ● 代...
基于SVMD-BO-BiTCN的超短期光伏发电功率预测 TCN),完成低耗时下SVMD分解结果的双向特征提取与预测;之后,使用BO算法高效寻找BiTCN超参数,从而提高BiTCN对各功率分量和功率残差的预测精度;最后,求和并重构预测... 何瑨麟,郝建新,苏成飞,... - 《分布式能源》 被引量: 0发表: 2024年 基于卷积神经网络的滚动...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)凭借其强大的特征提取能力在计算机视觉相关任务上取得了重大突破,之后的学者利用CNN改进的算法[2,5⁃7]在手势识别上都获得了不同的优化效果,如文献[6]提出的改进CNN与SVM的手势识别研究在静态MNIST数据集下平均识别率...
它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时,对不同位置的信息进行适当的加权,从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中,自注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。