建模先锋:VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能...
往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型 05:16 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 03:57 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 04:02 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 03:38 多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速...
VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+极光优化算法优化Transformer结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测(程序可以作为核心级论文代码支撑,目前尚未发表);极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法,该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR 1区、中科院 Top SCI期刊 Neu...
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PLO-Transformer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!评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE等。 4.算法新颖。⑴ CEEMDAN模型处理高频数据,具有更高的准确率,能够跟踪数据的趋势...
Zhang Q et al8 combined short-time Fourier Transform (STFT) and convolutional neural networks (CNNs) to effectively diagnose rolling bearing faults. Liang P et al.9 proposed a semi-supervised fault diagnosis method based on wavelet transform rolling bearings, which solved the unknown fault diagnosis...
Keywords ： clamp type current transformer; fault diagnosis; variational mode decomposition; one dimensional convolution neural network; eigenmode function; sample entropy 收稿日期：2023⁃03⁃13 修回日期：2023⁃04⁃17 基金项目：国家自然科学基金企业创新发展联合基金项目（U20B2049）；内蒙古自治区自...
Vision Mamba (ViM) supplants the self-attention mechanism of Vision Transformer (ViT) with a bidirectional State Space Model (SSM). This pivotal modification reduces computational complexity from quadratic to linear relative to the input size. The SSM approach adeptly handles long-range dependencies by...
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) 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现VMD+CNN-Transformer对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解...
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...