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建行,昆明官网优化公司,机械设备如何做网站,wordpress百度分享按钮美化在处理兼具局部相关性与长期依赖性的复杂时序数据时#xff0c;CNN-LSTM是个非常可靠和有效的选择。因为它通过分工协作有效解决了关键矛盾#xff0c;这方面比单一模型更全面、更稳健。但从创新角度来说#xff0c;CNN-LSTM做时序预测研究范式已经发生了深刻变化#xff0…在处理兼具局部相关性与长期依赖性的复杂时序数据时CNN-LSTM是个非常可靠和有效的选择。因为它通过分工协作有效解决了关键矛盾这方面比单一模型更全面、更稳健。但从创新角度来说CNN-LSTM做时序预测研究范式已经发生了深刻变化单纯堆叠的思路是很难再登上顶会顶刊了。现在的主流更偏向于深度集成与改造或与Transformer等新架构进行复杂融合这方面已有不少成果出现在Nature子刊上了。这里为了方便各位理解我挑选了近期12篇CNN-LSTM做时序预测的成果想找思路的话强烈推荐先看其中不乏很有潜力的切入点比如将模型应用于新兴的、复杂的多模态时序数据。全部论文开源代码需要的同学看文末Hybrid deep learning CNN-LSTM model for forecasting direct normal irradiance: a study on solar potential in Ghardaia, Algeria方法论文构建了 CNN-LSTM 混合模型结合 CNN 的空间特征提取能力与 LSTM 的时序依赖捕捉优势对阿尔及利亚盖尔达耶地区的直接法向辐照度进行时序预测并通过与 FFBP、CFBP、SVR 模型的对比验证了其更高的预测准确性。创新点融合CNN与LSTM构建混合模型同时捕捉气象数据的空间特征和太阳辐照度的时序依赖。针对阿尔及利亚盖尔达耶地区的气候特点提供适配当地的精准辐照度预测方案。对比CNN-LSTM与FFBP、CFBP、SVR模型通过多类指标验证其预测精度和可靠性优势。CNN-LSTM optimized with SWATS for accurate state-of-charge estimation in lithium-ion batteries considering internal resistance方法论文提出一种基于 SWATS 优化的 CNN-LSTM 时序预测方法将电池电流、电压、温度及内部电阻作为输入通过 CNN 提取空间特征、LSTM 捕捉时序依赖结合 Adam 与 SGDM 切换的优化策略实现锂离子电池荷电状态的精准时序预测。创新点搭建包含内部电阻测量的电池测试台获取多温度、多驾驶循环下的电池数据摆脱对公开数据集的依赖。在SOC估计模型中纳入与SOC高度相关的内部电阻参数大幅提升预测准确性。提出SWATS优化的CNN-LSTM模型通过Adam与SGDM切换优化兼顾训练速度与泛化性能捕捉电池数据的时空特征。Multidimensional precipitation index prediction based on CNN-LSTM hybrid framework方法论文提出基于CNN-LSTM混合框架的时序预测方法利用CNN提取印度浦那地区1972-2002年月度降水数据的局部特征通过LSTM捕捉数据的长期依赖关系实现对降水指标的精准时序预测。创新点结合CNN与LSTM构建混合框架分别捕捉降水数据的局部特征和长期依赖。采用印度浦那地区1972-2002年的长时序月度降水数据充分利用季节波动与长期趋势信息。选用Huber损失函数和Adam优化器模型预测误差较低RMSE6.752优于传统方法。Rainfall prediction based on CNN-LSTM model under sliding window方法论文提出基于滑动窗口的 CNN-LSTM 时序预测方法结合滑动窗口划分多月份降雨及大气指标数据、数据增强技术通过 CNN 提取局部特征、LSTM 捕捉时序依赖实现月度降雨量的精准预测并与 LSTM、GRU 模型对比验证效果。创新点结合滑动窗口技术划分多月份降雨及大气指标数据为时序预测提供更全面的输入信息。采用数据增强和Dropout技术解决滑动窗口导致的输入维度小、模型易过拟合的问题。构建CNN-LSTM混合模型通过CNN提取数据局部特征、LSTM捕捉时序依赖预测效果优于LSTM和GRU模型。关注下方《学姐带你玩AI》回复“222”获取全部方案开源代码码字不易欢迎大家点赞评论收藏