def CNN_LSTM(x, y, x_val, y_val):"""CNN-LSTM model."""model = Sequential()model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=14, kernel_size=1, activation="sigmoid",input_shape=(None, x.shape[2], x.shape[3])))model.add(TimeDistribut...
Xgboost是一种高效的集成学习算法,能够处理分类和回归任务。 利用CNN提取的特征作为Xgboost分类器的输入,进行故障分类。 参数优化: 采用经典优化算法(如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等)对Xgboost分类器的五个关键参数进行优化。 这些参数包括树木个数、树的深度、子节点的最小权重和、学习率和样本比例。 实验分析 数...
Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,单变量时间序列数据集。 2.CNN_XGBoostTS.m为主程序文件,其他为函数文件,无需运行; 3.评价指标R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE; options = trainingOptions('adam', ... % Adam梯度下降算法'MaxEpochs', 300, ......
CNN-XGBoost卷积神经网络深度学习短时交通流预测准确,高效的交通流预测是实现交通诱导和交通控制的前提和关键.针对传统机器学习方法需要人工构造特征,无法充分提取交通流的时空特征等问题,提出一种混合预测模型,该模型结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和XGBoost(Extreme Gradient Boosting)各自的优势,在网络...
本文基于前期介绍的电力变压器(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型(CNN-Transformer + XGBoost)的方法,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-Transformer模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模,最终通过集成方法结合两者的预测...
本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法,属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据,不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测,但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法,机器学习方法无法
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XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。这个特性在某些特定的应用上市一个巨大的优势 sklearn中的GBM的实现也有这个功能,两种算法在这一点上师一致的 一、XGBoost入门教学 1、XGBoosst的参数定义 XG’boost的作者将参数归纳成三种类型,分别是: 通用参数(Genreal parameters ):与我们所使用的booster相关,通常是树模型...
以CNN模型作为XGBoost算法的基分类器,然后探究其在图片识别上的分类效果.本文对肝癌图片数据集进行识别分析,为了提高训练效率还用到了多线程并行,二进制文件存储,数据增强,迁移学习等改进方法.研究发现,XGBoost-CNN模型在肝癌图片测试集的准确率达86%,而且与随机森林,XGBoost相比也具有明显的优势.因此,XGBoost-CNN模型...
本发明提出了基于CNN和XGBoost的网络流量异常行为检测方法,属于网络安全入侵检测技术领域,包括以下步骤:首先使用抓包函数或工具获得网卡或者其他端口的流量数据(pcap);然后使用splitcap等工具对流量数据按照五元组的方式进行拆分,获得短流flow,之后对flow进行修整,使所有flow字节数一致,多了舍弃,不足就零填充;对于n个字节...