1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积门控循环单元注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积门控循环单元注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。 3.多变量单输出,考虑历史特征的影响!
Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)...
BiGRU-Attention时序特征提取: 输入:CNN提取的特征序列 操作:双向GRU网络学习序列信息,Attention机制关注重要的时序特征 输出:经BiGRU-Attention处理后的时序特征表示,具有更好的时序建模能力 特征增强: 输入:BiGRU-Attention提取的时序特征 操作:可以采用归一化、降维、特征融合等方法对特征进行增强,提高模型性能和泛化能力 ...
(八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类 - 知乎 (zhihu.com)基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域...
基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测 第２０卷第３期南水北调与水利科技（中英文）ｇｙ Ｖｏｌ．２０Ｎｏ．３ 水文水资源 收稿日期：２０２１ １１ ０４ 修回日期：２０２２ ０３ １１ 网络出版时间：２０２２ ０３ １７网络出版地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ...
以裴河作为研究流域,使用单一的卷积神经网络(CNN),长短时记忆神经网络(LSTM),门控循环单元神经网络(GRU),以及构建它们的组合模型CNN-LSTM,CNN-GRU进行降雨径流洪水模拟.以洪峰相对误差,峰现时间误差,相关系数和纳什系数作为评价指标,结果表明,上述五种深度学习模型在洪水模拟中均表现出一定的可靠性,其中,CNN在预测...
风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型 04:52 EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN(五) 06:31 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) 06:00 CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA) 06:08 多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型 06:09 多特征变量序...
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故...
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