当前位置： 首页 > news >正文 聚成网站建设营销型网站建设推荐乐云seo news 2025/11/5 20:04:07 聚成网站建设,营销型网站建设推荐乐云seo,自己制作的网站,攀枝花市网站建设目录 摘要#xff1a; 卷积神经网络(CNN)的介绍#xff1a; 长短期记忆网络#xff08;LSTM#xff09;的介绍#xff1a; CNN-LSTM#xff1a; Matlab代码运行结果#xff1a; 本文Matlab代码数据分享#xff1a; 摘要#xff1a; 本文使用CNN-LSTM混合神经网…目录 摘要 卷积神经网络(CNN)的介绍 长短期记忆网络LSTM的介绍 CNN-LSTM Matlab代码运行结果 本文Matlab代码数据分享 摘要 本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择可以为多输入、也可以为单输入使用Matlab自带的数据集进行训练可以轻松的更换数据集以实现自己的功能。首先使用CNN网络对输入数据进行深度特征提取然后将提取到的抽象特征进行压缩将压缩后的数据输入后续的LSTM网络进行回归预测。相比一般的单层网络结构本文所提出的CNN-LSTM包含了三层CNN和三层LSTM网络因此本文网络预测的准确度有了一定的提升。 本文代码结构清晰实现效果很好出图美观适合初学者进行模仿学习或用于数学建模方面。 有关于CNN-LSTM进行多输入特征分类的代码可以看我之前发的文章。 卷积神经网络(CNN)的介绍 卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks,CNN能有效的提取二维图像和高维数据的特征。卷积神经网络具有减少内存占用、减少网络参数、缓解过拟合问题等优势因此基于卷积神经网络时间序列预测模型。 卷积神经网络由输入层、隐含层和输出层组成其中隐含层又分为卷积层、池化层和全连接层。结构如图 1输入层 输入层的作用是预处理输入的图像或数据。预处理方法能够减少数据量纲的差异对模型的影响可以提高模型的学习效率。 2隐含层 隐含层包括卷积层、池化层、全连接层作用是完成特征的提取和学习。 a卷积层卷积层中最重要的是卷积核。卷积核的个数、大小和形状需要根据数据或图像的实际情况确定。一维卷积通常用来处理一维、二维数据或图像二维卷积常用于二维数据矩阵的卷积操作三维卷积常用于医学及视频处理领域的三维数据。步长是指进行卷积计算时每次移动的格数。即步长为几时卷积核每次向右移动几个格子。在模型训练时可以根据需要改变步长、卷积核的大小和数量。卷积操作的具体步骤以图举例说明。图中左侧的4×4的矩阵代表输入中间3×3的矩阵为卷积核步长设为1则右侧的矩阵为特征结果图。卷积操作过程为将卷积核在输入数据或图像上每次先向右平移一个步长将卷积核矩阵和输入数据对应位置矩阵进行内积计算输出一个数值放在特征结果图的对应位置上。水平方向完成卷积计算后再向下移动一个步长重复卷积计算步骤最终得到输入数据或图像的特征结果图 b池化层池化层也称采样层主要作用是采样降维即在不改变数据或图像特征的前提下将数据的维数尽可能地降低。通过池化函数将特征图某点替换为其相邻输出的全局特征。按照滤波器映射范围内像素点取值的不同可分为平均池化和最大池化。平均池化计算所有非零数据的平均值并用作输出。以2×2池化为例左侧为卷积操作后得到的特征结果图池化滤波器在特征结果图上每次平移两个步长得到特征结果图被划分成四部分分别计算非零像素点的平均值并作为该位置的输出。 c全连接层全连接层的作用是将特征映射到样本标记空间。通过全连接层将神经元权重连接并向下一层网络传递数据信息。即通过矩阵乘法对特征向量加权求和计算并通过激活函数得到全连接层的输出 3输出层 增加一层回归层并将全连接层的输出值输入到回归层中得到神经网络的最后输出即神经网络非线性映射的非线性变换结果。 长短期记忆网络LSTM的介绍 LSTM和循环神经网络都是链式结构其特殊性在于LSTM加入门结构来存储细胞的状态。因为门结构的存在随着迭代层数的增加激活函数的反向误差仍能向下传递避免长期依赖问题 LSTM是RNN的一种变形隐含层加入忘记门、输入门和输出门使其不仅能接受上一层神经元的输出还能通过门结构选择性的保留历史时刻的有用信息。 LSTM是一种含有LSTM区块blocks或其他的一种类神经网络文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元因为它可以记忆不定时间长度的数值区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。 最左边函数依情况可能成为区块的input右边三个会经过gate决定input是否能传入区块左边第二个为inputgate如果这里产出近似于零将把这里的值挡住不会进到下一层。左边第三个是forgetgate当这产生值近似于零将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为outputgate他可以决定在区块记忆中的input是否能输出。 CNN-LSTM 考虑到CNN和LSTM分别在提取高维数据特征信息和处理时间序列数据方面的优势设计CNN-LSTM模型来预测实现序列。 卷积神经网络特有的卷积核池化操作能很好的提取数据的特征信息而长短期记忆神经网络具有很强的记忆性对序列化数据处理效果较好。基于两种神经网络模型的优势考虑将两种模型组合。 Matlab代码运行结果 本文Matlab代码数据分享 文章转载自： http://www.morning.xhrws.cn.gov.cn.xhrws.cn http://www.morning.kpcjl.cn.gov.cn.kpcjl.cn http://www.morning.qmzhy.cn.gov.cn.qmzhy.cn http://www.morning.xnkh.cn.gov.cn.xnkh.cn http://www.morning.wschl.cn.gov.cn.wschl.cn http://www.morning.xskbr.cn.gov.cn.xskbr.cn http://www.morning.ltcnd.cn.gov.cn.ltcnd.cn http://www.morning.xflwq.cn.gov.cn.xflwq.cn http://www.morning.huihuangwh.cn.gov.cn.huihuangwh.cn http://www.morning.kpbq.cn.gov.cn.kpbq.cn http://www.morning.rggky.cn.gov.cn.rggky.cn http://www.morning.fdlyh.cn.gov.cn.fdlyh.cn http://www.morning.xcszl.cn.gov.cn.xcszl.cn http://www.morning.muzishu.com.gov.cn.muzishu.com 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http://www.tj-hxxt.cn/news/280310.html 相关文章： 成品网站哪个好模板网站建设多少钱 网站建设外包还是自己做主要的网站开发技术路线 财务公司网站模板下载销售型网站设计 dw做网站链接xshuan主题wordpress 做企业网站收费多少惠州惠城区建设网站 论坛类网站如何备案做网站开发的方案 上海网站建设的网辽宁建设工程信息网官网 项目经理解锁表格 网站建立吸引人的策划活动江西响应式网站建设哪家好 做网站怎么改关键词wordpress生成多个尺寸图片 温州建设小学网站首页网站服务器宽带 网站运营核心莱芜租房 深圳市住房建设局网站产品品牌推广公司 网站开发业务规划大庆互联网公司 南充网站建设费用qq小程序官网 一学一做专题网站网站被k了 专题探索网站开发教学模式的结构企业门户网站需求分析 vps 网站攻击ip地址公司营销网站制作 湖南网站制作哪家好计算机前端好找工作吗 打开网站显示在建设中建站教学 最火的做牛排沙拉网站郑州建设网站报价 建设网站为什么要虚拟主机网站需求清单 商丘销售网站制作石狮网站定制 可以做软件的网站有哪些内容吗西安seo报价 京东网站制作优点网站开发程序制作域名备案 做一个营销型的网站多少钱洛阳网站制作哪家好 深圳市官网网站建设在线平面设计师招募 网站背景 手机显示不全宁波优化seo是什么 游戏开奖网站建设汽车展示网站 安卓app整站织梦网站源码wordpress+3d线条 网站开发相关职业岗位不知此网站枉做男人的网站
