CNN-BILSTM
时间: 2023-09-23 11:02:18 浏览: 75
CNN-BiLSTM是一种结合了CNN和BiLSTM模型的深度学习架构,用于序列预测任务,特别是对交通流量数据进行预测。该模型通过CNN层提取空间特征,通过BiLSTM层提取时间特征,并通过全连接层和输出层进行预测。CNN层由卷积层和最大池化层构成,用于提取局部空间特征,而BiLSTM层则通过前向和后向的双向时间序列信息来分析交通流量数据。相比于其他基准模型,CNN-BiLSTM模型在预测交通流量数据的早高峰和晚高峰的稳定性和精度方面表现较好。对于CNN-BiLSTM模型的优化,需要调整一系列参数,包括学习率、正则化参数、神经网络层数、卷积层数、BatchSize和最大训练次数等。通过调整这些参数,可以进一步提升CNN-BiLSTM模型在交通流量预测任务中的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM,实现多输入单输出预测,MATLAB代码...](https://blog.csdn.net/woaipythonmeme/article/details/131875079)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)多输入单输出](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127299141)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]