数字货币LSTM模型Attention模块遗传算法数字货币是一种基于节点网络和数字加密算法的虚拟货币,对于数字货币的交易规律研究仍处于发展阶段.从理论上讲,数字货币价格数据作为一种金融时序数据是具有一定的时序规律的.在此基础上,文章提出了基于Attention机制的LSTM数字货币预测模型.实验结果表明,基于Attention机制的LSTM模型在平均...
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJaZkppu LS
基于时间注意力机制TPA-Attention结合长短期记忆网络LSTM回归预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型,多输入单输出模型。运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJaZkppu LSTM-Attention(注意力)多维时间...
Htt = dlarray(Lstm_Y(:,:,1:end-1),'SBSC'); %转变成CNN输入格式,’SS为 %% Attention Attentionweight = params.attention.weight; % 计算得分权重 Att = dlarray(squeeze(sum(CnnHttAtt .* dlarray(Attentionweight,'SC'),2)),'SBC'); %'C'维度为cnn卷积后的每一行 Ht = Lstm_Y(:,:,end);...
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM回归预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 点赞(0)踩踩(0)反馈 所需:1积分电信网络下载 ...
基于贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制bayes-CNN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/b
基于开普勒算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制KOA-CNN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o
【24年最新算法】[原创]TTAO-CNN-LSTM-Attention分类 基于三角拓扑聚合优化算法(TTAO)优化卷积神经网络(CNN)-长短期记忆网络(LSTM)-注意力机制(Attention)的数据分类预测,Matlab代码,可直接运行,适合小白新手,无需更改代码替换数据集即可运行!数据格式为excel!
长短期记忆模型attention机制长短期记忆模型(Long short-term memory),简称LSTM模型,该模型是针对RNN模型在训练长时序数据时性能下降而提出的.模型中加入了三种"门控装置",以解决了在RNN模型中出现的梯度消失和爆炸问题.同时,LSTM模型内部的三种门控装置,各自独立的对数据进行输入输出控制,形成对数据的独立记忆,从而...
基于新闻-宏观-股票行情数据的股价预测模型,并得出基于attention机制的LSTM模型在该数据集的优秀预测效果.本研究具有以下三个创新点:第一,尝试将新闻数据和宏观因素同时作为输入特征引入预测模型,进一步提高了预测准确率;第二,利用加入attention机制的LSTM模型拟合数据,同时比较了基于注意力的LSTM和基于时间步的LSTNet模型的...