结合这四种层的结构,模型首先通过CNN层来捕捉输入序列的空间特征,然后通过LSTM层来捕捉时间相关性,最后通过Self-Attention层来更好地理解序列内部的关联。这种综合结构可以更全面地处理具有时空相关性的序列数据,引入TSOA优化算法,对CNN-LSTM-Attention模型参数进行寻优,使得模型的结构更加合理,提高了预测精度,构成TSOA-CNN...
CNN 擅长提取图像中的空间特征,而 LSTM 擅长处理序列数据。为了进一步提高数据分类精度,本文将 CNN 和 LSTM 融合在一起,并加入多头注意力机制。多头注意力机制可以同时关注序列的不同部分,从而提高模型的分类能力。 2.方法 本文提出的 TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention 模型结构如下图所示: [Image of TSOA-CNN-...
1.【SCI一区级】Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 凌日优化算法(Transit Search Optimization Algorithm,TSOA)是20228月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下...
1.【SCI一区级】Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 凌日优化算法(Transit Search Optimization Algorithm,TSOA)是20228月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下...
结合这四种层的结构,模型首先通过CNN层来捕捉输入序列的空间特征,然后通过LSTM层来捕捉时间相关性,最后通过Self-Attention层来更好地理解序列内部的关联。这种综合结构可以更全面地处理具有时空相关性的序列数据,引入TSOA优化算法,对CNN-LSTM-Attention模型参数进行寻优,使得模型的结构更加合理,提高了预测精度,构成TSOA-CNN...
1.【SCI一区级】TSOA-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 凌日优化算法(Transit Search Optimization Algorithm,TSOA)是20228月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微...