Keras已用于CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series预测。-ITADN社区

CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction-Keras: Keras中的CNN+... 实现

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本项目采用Keras框架实现基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测。结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及注意力机制，有效捕捉并利用时间序列数据的特征与模式，以提升预测精度和效率。 TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客：

Keras实现的BiLSTM和CNN在基于路径的链接预测中的应用

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本文探讨了使用Keras框架下的双向长短期记忆网络(BiLSTM)及卷积神经网络(CNN)技术，在基于路径信息的链接预测问题上的表现，为相关领域提供了新的研究视角。在Keras中实现了题为“使用CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图谱完成的基于路径推理方法”的论文。给定一个候选关系和两个实体后，该模型利用卷积运算及BiLSTM编码将实体连接到低维空间中的路径。此外，它还应用了一个注意力层来捕捉候选关系与这两个实体之间每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注于提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系相连。所需文件包括：data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集。为了生成诸如(r1, r2, ..., rk)之类的关系路径，采用了特定的方法。实验所用原始知识图数据包含训练及测试三元组的任务数据集，同样可以获取使用。

利用CNN-BILSTM-Attention模型进行分类预测的Matlab代码分享, 202

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本资源提供基于CNN-BILSTM-Attention模型在分类预测任务中的Matlab实现代码，适合自然语言处理与深度学习研究者参考使用。基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)的分类预测模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，程序内部包含详细的注释说明，便于用户直接替换数据进行应用。此外，此程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。

基于Word2Vec/FastText与BiLSTM、TextCNN、CNN-BiLSTM及BiLSTM-Attention的情感分类模型

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本文提出了一种结合Word2Vec/FastText词嵌入技术和多种深度学习架构（包括BiLSTM、TextCNN、CNN-BiLSTM和BiLSTM-Attention）的创新情感分类模型，显著提升了文本情感分析的效果。内含10万条数据的文本数据集可以用于调用模型进行情感预测。主要功能包括：数据清洗、提取文本特征（word2vec / fastText）、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）。资源中包含了所有第三方模块及其对应版本，确保百分百可运行且可靠。

基于CNN-BiLSTM-Attention架构的网络入侵检测技术

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本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)及注意力机制(Attention)的新型网络入侵检测系统，旨在提升对复杂网络流量中异常行为的识别精度与效率。 **项目介绍** 本资源提供了一种基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法的Python源码及文档说明，曾获得高分评价。该项目代码已通过测试并成功运行，平均答辩评审分数达到96分，确保下载者可以放心使用。具体特性如下： 1. 所有项目代码均经过严格测试，在功能正常且能够顺利运行的情况下才上传至资源库。 2. 适用于计算机相关专业的在校学生、老师及企业员工学习参考，涵盖领域包括但不限于计算机科学与技术（计科）、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等。该资源也适合初学者进阶学习，并可用于毕业设计项目、课程设计作业或初期立项演示等活动。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的，同样适用于各类学术研究及实际应用需求（如毕设、课设、作业）。下载后请务必先查看README.md文件，仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。

基于TF-IDF、Word2Vec及SVM、TextCNN、BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM+Attention的情感分类方法

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本研究探讨了结合TF-IDF与Word2Vec特征提取技术，利用SVM、TextCNN、BiLSTM、CNN-BiLSTM及BiLSTM+Attention模型进行情感分类的方法，旨在提升文本情感分析的准确性。使用word2vec提取文本特征，并建立与训练SVM、Bi-LSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM以及BiLSTM+Attention模型，最终对测试集数据进行预测。利用TF-IDF方法同样可以提取文本特征并用于构建和训练SVM模型，最后也将在测试集中进行相应的预测工作。

未发表论文：基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究及Python代码实现

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本研究提出了一种基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention机制的电力负荷预测模型，并通过Python语言实现了该算法，旨在提高负荷预测精度。基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究（Python代码实现）

基于CNN-BILSTM-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用研究 Matl

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本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BILSTM)及注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理复杂多变量时间序列数据。通过实验验证了该模型在多变量输入场景中的优越性能。基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与修改数据。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。

time-series-prediction: 天池时间序列预测竞赛回顾

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本项目是对天池平台举办的时间序列预测竞赛的一次全面回顾与分析。通过复盘比赛过程、总结经验教训及分享模型优化策略，旨在为数据科学家和爱好者提供宝贵的学习资源。 2月22日学习记录：一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现了一些奇怪的模型错误。最后还是在关键时刻解决了问题并成功运行。真是太难了。 2月26日学习记录：由于数据量庞大，我们使用tsfresh来自动化生成功能，并将这些特征应用于模型中。接下来计划尝试使用transformer进行预测。

SOM-Driven Time Series Clustering.rar

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本资源包提供了基于结构相似性（SOM）驱动的时间序列聚类算法的相关代码和文档。通过使用自组织映射技术，实现高效的时间序列数据分类与分析。适用于科研及数据分析项目。时间序列分析在数据挖掘和机器学习领域占据着重要的地位，在金融、气象预测、生物医学及工业监控等多个领域有着广泛应用。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是一种非监督学习算法，能够将高维数据映射到二维或低维空间形成可视化的神经网络结构，并常用于数据分类和聚类。本资料主要探讨了如何利用SOM对时间序列数据进行有效的聚类。 1. **时间序列聚类** 时间序列聚类方法旨在通过测量不同时间序列之间的相似性来自动发现具有类似动态行为的数据集，以找出内在模式与结构。 2. **SOM（自组织映射）算法** SOM由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出。它是一种竞争型学习算法，能够将输入数据的分布尽可能地在二维网络上进行可视化表示和聚类。 3. **SOM在时间序列聚类中的应用** 在处理时间序列时，SOM可以捕捉到全局结构与局部特征，并通过映射使相似的时间序列靠近。随后利用邻域关系及距离度量确定序列间的相似性，最终实现对这些数据的分类和分组。 4. **源码解析** 源代码通常会涵盖权重初始化、竞争更新规则以及学习率与邻域半径等关键参数的选择过程。通过分析源码可以深入理解SOM算法的工作机制，并为实际应用提供参考支持。 5. **时间序列相似度度量** 在进行基于SOM的时间序列聚类时，选择合适的相似性测量方法非常重要。常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离以及动态时间规整（DTW）等。其中DTW特别适用于处理非一致长度的序列问题，能够找到最佳对齐方式以最大化它们之间的相似度。 6. **聚类有效性评估** 对于算法性能的评价是不可或缺的一环。常用的指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数等，这些可以帮助判断结果的质量和合理性。 7. **实际应用** SOM在时间序列分析中的实例可能涉及股票市场趋势预测、电力需求负荷估计及用户行为模式识别等领域。通过聚类可以揭示隐藏的规律，并为决策支持与异常检测提供依据。本资料深入探讨了SOM算法应用于时间序列数据分类时的应用价值，对于研究者和实践人员来说都是一份宝贵的参考资料。掌握这些知识有助于提升处理此类问题的能力和效率。

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Keras已用于CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series预测。

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