建模先锋:故障诊断一区直接写,图卷积+BiGRU-Attention 并行诊断模型 建模先锋:故障诊断高创新!基于1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM的多模态融合分类模型 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,最后通过Pytorch实现VMD-Transformer-BiGRU模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:CEEMDAN +...
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型 04:29 基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型 05:20 基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型 05:55 超强预测模型:二次分解-组合预测 05:11 基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型 05:42 多特...
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...
首先运用CEEMDAN对数据进行一次分解,之后运用冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD对一次分解结果的第一个高频分量进行分解,充分提取信息。 实现平台:Matlab,中文注释清晰,非常适合科研小白 冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。
High and low frequency wind power prediction based on Transformer and BiGRU-Attention 2024, Energy Show abstract Multistep short-term wind power forecasting model based on secondary decomposition, the kernel principal component analysis, an enhanced arithmetic optimization algorithm, and error correction 20...
uses BiGRU to forecast the price of gold futures and develops trading strategy based on the forecast results (Li et al., 2021). Although this strategy can achieve some gains, its limitations are also quite apparent. Firstly, it is difficult to implement algorithmic trading directly from the ...
基于FFT + CNN – Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客 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-BiGRU-Attenion的时空特征融合多头注意力机制对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: ...
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) VMD + CEEMDAN 二次分解,BiLSTM-Attention预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 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...
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)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-BiGRU-Attenion的时空特征融合多头注意力机制对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Pytho...