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。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数...
2.3 故障数据的VMD分解预处理 3 基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类 下面基于VMD分解后的轴承故障数据,先通过CNN进行卷积池化操作提取信号的特征,增加维度,缩短序列长度,然后再送入Transformer编码器层增强特征,实现CNN-Transformer信号的分类方法进行讲解: 3.1 定义VMD-CNN-Transformer分类网络模型 ...
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量...
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。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) ...