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基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题，‌对于农业、‌城市规划、

NLP-信息抽取-NER-2015-BiLSTM+CRF（一）：命名实体识别【预测每个词的标签】【评价指标：精确率=识别出正确的实体数/识别出的实体数、召回率=识别出正确的实体数/样本真实实体数】

一、命名实体识别介绍命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型。是信息提取, 问答系统, 句法分析, 机器翻译等应用领域的重要基础工具, 在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位. 包含行业, 领域专有名词, 如人名, 地名, 公司名, 机构名, 日期, 时间, 疾病名, 症状名, 手术名称, 软

自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】

一、背景介绍什么是智能对话系统？随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:

EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断（Matlab)

EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab) 目录 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验模

回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出一、NGO-Transformer-BiLSTM模型回归预测：NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测1.

BiLSTM上的CRF，用命名实体识别任务来解释CRF（4）

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：CreateMoMo 编译：ronghuaiyang 导读今天给大家介绍一下具体的代码实现。 3 Chainer实现在本节中，我将解释代码的结构。此外，还将给出实现CRF损失层的一个重要技巧。最后，会公布Chainer(2.0版)实现的源代码。 3.1 总体结构可以看到，代码主要包括三个部分：初始化、损失计算和句子的预

(创新)基于VMD-CNN-BiLSTM的电力负荷预测—代码+数据

目录一、主要内容：二、运行效果：三、VMD-BiLSTM负荷预测理论：四、代码+数据下载：一、主要内容：本代码结合变分模态分解( Variational Mode Decomposition，VMD) 和卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)-双向长短时记忆神经网络( Bi-Long Short-Term Memory，B

高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测

目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列，复杂序列通过VMD 分解后，将各个分量分别通过BiLST

无人用过！QRTCN-BiLSTM实现区间预测！区间预测全家桶再更新！

声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友，可关注我的公众号：强盛机器学习，不定期会有很多免费代码分享~ 今天对我们之前推出的区间预测全家桶再次进行更新，将最新推出的QRTCN-BiLSTM模型加入到我们的全家桶当中。这个模型是我们独家原创的，先前也是没有任何人用过，非常新颖。如果你再多做几个对比模型

Python轴承故障诊断 (19)基于Transformer-BiLSTM的创新诊断模型

往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换故障-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 pytorch-CSDN博客 Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集

JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测

JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测目录 JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多

基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测

VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型是一种复杂的神经网络结构，用于时间序列预测。让我逐步解释这个模型的每个组成部分以及它们是如何结合在一起的： VMD（Variational Mode Decomposition）：VMD是一种信号处理技术，用于将时间序列分解为多个本征模式（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。这种分解使得模型可以更好地捕捉时间序列

【2024 SCI一区】基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）

【2024 SCI一区】基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）目录【2024 SCI一区】基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍差异创意搜索算法（DCS）是一种新型的元启发式算法，旨在解决复杂的优化问题。该算法灵感来源于差异

基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测

目录背影摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89115078 效果

Python数据分析案例41——基于CNN-BiLSTM的沪深300收盘价预测

案例背景虽然我自己基于各种循环神经网络做时间序列的预测已经做烂了.....但是还是会有很多刚读研究生或者是别的领域过来的小白来问这些神经网络怎么写，怎么搭建，给我一篇论文看看感觉很厉害的样子。我一看：普刊、单变量时间序列预测、一个模型预测和对比、模型是CNN-LSTM。。。。。。我大为震惊，虽然在深度学习领域现在没得Transformer都是垃圾.....但是其他领域的论文还是在乐此不疲的用C

基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测

目录背影摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989 效果图结果

基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测

目录背影摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114990 效果

基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预

目录背影摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114986 效果图结果

Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析

目录背影摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络基于双向长短期神经网络的多输入单输出回归分析，基于bilstm的多输入单输出回归分析完整代码：Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析.zip资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89087121 效果图结果分析展望参考论文

时序预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍 Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）模型设计股票价格预测是一个具有挑战性的时间序列预测问题，可以使用深度学习模型如双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）结合Adaboost集成学习方法来进行预测。

PSO-CNN-BiLSTM多输入回归预测|粒子群优化算法-卷积-双向长短期神经网络回归预测|Matlab

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-BiLSTM（卷积-双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量

故障诊断 | 一文解决，CNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断 | 一文解决，CNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述 CNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的优点，用于处理具有时空依赖性的数据。该模型在多个领域都有广泛的应用，尤其在图像识

[Python人工智能] 四十三.命名实体识别 (4)利用bert4keras构建Bert+BiLSTM-CRF实体识别模型

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主，介绍融合Bert的实体识别研究，使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而，该代码最终结果有些问题，目前还在解决中，但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章，希望对您有帮助，如

带有GUI界面的电机故障诊断（MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型，TensorFlow框架，有中文注释，带有六种结果可视化）

本次创作最主要是在MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型（可轻松替换为其它模型）基础上，搭建GUI测试界面，方便对你想要测试的数据的进行测试，同时进行了全面的结果可视化：1.训练集和测试集的准确率曲线，2.训练集和测试集的损失曲线，3.测试集的混淆矩阵，4.测试集的特征可视化，5.测试集的预测标签与真实标签梯形图，6.测试集的分类报告。数据集替换提示：本次使用的数据集形式在1.2.小

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现VMD-CNN