网站首页 第1429页

• 

  「洞幺邦」基于CNN和LSTM的短时交通流预测

  关键字python预测算法cnn卷积神经网络需要实现CNN和LSTM构造的融合神经网络的代码，然后和仅CNN、仅LSTM的方法进行比较。融合的方式比较简单，就是先进行CNN的简单空间侧分类再进行LSTM的时间侧预测，不需要有特别大的...

  2024-08-31 btikc 技术文章 38 ℃ 0 评论
• 

  基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测

  大家好，我是简简单单做算法。今天介绍基于遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真。·首先将当前文件夹定位到程序所在路径，然后在当前文件夹窗口可以看到有这些文件。·这个是CNN+lstm网络模型的训练和预测程序。...

  2024-08-31 btikc 技术文章 37 ℃ 0 评论
• 

  如何有效检测电网虚假数据的注入攻击?福州大学研究者提出新方法

  随着现代社会对智能电网依赖性的增强，智能电网已然成为现代社会的重要组成部分。然而，智能电网极其依赖通信技术和大数据技术，因此其有较大风险遭受各种网络攻击。其中，一种被广泛关注的攻击方式是虚假数据注入攻击（FDIA），它通过操纵电网数据来破坏...

  2024-08-31 btikc 技术文章 41 ℃ 0 评论
• 

  LSTM 和 TCN 能记住多长时间的依赖关系?

  LSTM是序列建模任务（例如语言建模和时间序列预测）中广泛使用的技术。此类任务通常具有长期记忆和短期记忆，因此学习两种模式以进行准确预测和估计非常重要。基于Transformers的技术正在兴起，这种技术有助于对长期依赖进行建模并...

  2024-08-31 btikc 技术文章 37 ℃ 0 评论
• 

  【译】理解LSTM(通俗易懂版)

  循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字...

  2024-08-31 btikc 技术文章 36 ℃ 0 评论
• 

  基于LSTM-CNN的人体活动识别

  人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计...

  2024-08-31 btikc 技术文章 36 ℃ 0 评论
• 

  基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测

  大家好，我是简简单单做算法。今天介绍基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列预测。·首先将当前文件夹定位到程序所在路径，可以看到有以下文件：这个是CNN-LSTM网络的训练和测试，这个是通过WOA优化CNN-LSTM网络，然后再进行训练和...

  2024-08-31 btikc 技术文章 33 ℃ 0 评论
• 

  基于1D-CNN、2D-CNN，LSTM和SVM的一维信号分类

  哈哈，其实还是轴承故障诊断，叫一维信号分类比较好听一点，还是比较入门的知识，不涉及高大上的东西...

  2024-08-31 btikc 技术文章 54 ℃ 0 评论
• 

  基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统设计

  随着人工智能的突破性进展和“互联网+”技术的普及，智慧医疗成为医疗技术发展的新引擎，诞生了一系列智能医疗服务产品，如智能药盒、智能手环等[1]。但人工智能过高的成本导致寻找合适的切入方式显得尤为关键[2]。在人口老龄化日益严重的当下，不断威...

  2024-08-31 btikc 技术文章 38 ℃ 0 评论
• 

  CNN，RNN，LSTM 都是什么?(小白深度学习入门)

  卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）CNN是一种前馈神经网络，通常由一个或多个卷积层（ConvolutionalLayer）和全连接层（FullyConnectedLayer，对应经典的...

  2024-08-31 btikc 技术文章 35 ℃ 0 评论