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TCN
2024-06-22
基于时间卷积门控循环单元融合注意力机制TCN-GRU-Attention实现负荷多变量时间序列预测附matlab代码
%导入数据load(‘data.mat’);%请替换为你的数据文件名%数据应该是一个矩阵,每一行代表一个时间步,每一列代表一个特征或变量%划分训练集和测试集trainRatio=0.8;%训练集比例trainSize=round(trainRatio*size(data,1));trainData=data(1:trainSize,
2024-06-15
SCI一区 | Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
要在Matlab中实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法进行多变量时间序列预测,需要按照以下步骤进行:准备数据:首先,准备多变量时间序列数据。确保数据已经进行了预处理,例如归一化或标准化,以便神经网络能够更好地进行学习和预测。构建NGO-TCN-BiGRU-Attention模型:根据算法的
2024-06-13
分类预测 | TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别Matlab实现
分类预测是一种将输入数据分为不同类别或标签的任务,而TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention是一种结合了时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和多头注意力机制(MutilheadAttention)的模型,用于多特征的分类预测或故障识别。在Matlab中实现这一模型可以遵循以下内容、方法和路线:
2024-04-04
SCI一区 | Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
SCI一区|Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介
2024-03-23
EI级!高创新原创未发表!VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测(Matlab)
EI级!高创新原创未发表!VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测(Matlab)目录EI级!高创新原创未发表!VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测(Matlab)预测
2024-03-11
基于通道注意力和时间注意力的时间卷积网络:用于航空发动机剩余使用寿命预测的双重注意力架构
基于通道注意力和时间注意力的时间卷积网络:用于航空发动机剩余使用寿命预测的双重注意力架构标题:Channelattention&temporalattentionbasedtemporalconvolutionalnetwork:Adualattentionframeworkforremainingusefullifepredictionoftheaircraftengines
2023-08-01
论文翻译:TEA-PSE 3.0
<TEA-PSE3.0:TENCENT-ETHEREAL-AUDIO-LABPERSONALIZEDSPEECHENHANCEMENTSYSTEMFORICASSP2023DNS-CHALLENGE>摘要文介绍了我们团队提交的ICASSP2023深度噪声抑制(DNS)挑战赛。我们将之前的工作TEA-PSE扩展到其升级版本:TEA-PSE3.0。具体来说,TEA-PSE3.0在压缩时间
2023-07-07
TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题
TCN是指时间卷积网络,一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。在这一两年中已有多篇论文提出,但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。论文名称:AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling作者:ShaojieBai1J.ZicoKolter2Vl
2023-05-15
TCN卷机神经网络做多输入多输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直
TCN卷机神经网络做多输入多输出的拟合预测建模。程序内注释详细直接替换数据就可以使用。程序语言为matlab。需求版本为2021及以上。程序直接运行可以出拟合预测图,线性拟合预测图,多个预测评价指标。ID:48100701080420517
2023-01-03
论文-TCN
AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling图1图2图3图4图5表1
2022-10-23
TCN 简述
什么是TCNTCN全称TemporalConvolutionalNetwork,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,可以用来处理时间序列。TCN的优点TCN=1DFCN+空洞因果卷积,这个结构简洁
2022-10-14
[Ecological Informatics 2022]Dynamic graph convolution neural network based on spatial-temporal corr
Dynamicgraphconvolutionneuralnetworkbasedonspatial-temporalcorrelationforairqualityprediction总结用GCN提取特征后,用多通道的TCN处理时空图,得到预测,亮