1.Matlab基于TCN-Transformer+LSTM双输入神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;程序内注释详细,excel数据,直接替换数据就可以用。 3.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化图,相关分析图,运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD...
MATLAB环境中进行的一种时间序列预测分析。屏幕上显示了MATLAB的主界面,包括菜单栏、工具栏、当前文件夹浏览器、编辑器窗口和一个图形窗口,后者显示了一个时间序列数据的预测结果。 在这个场景下,我们看到MATLAB正在执行某种时间序列预测任务,可能是使用了像KAN这样的方法结合Transformer或其他深度学习模型(如LSTM、GRU、T...
时空特征融合的BiTCN-Transformer并行预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 环境:python 3.9pytorch1.8 及其以上都可以 模型创新点还未发表,有毕业设计或者发小论文需求的同学必看,模块丰富,创新度高,性能优越! 创新点: 1.利用时间卷积网络(TCN)的一系列时间卷积层,这些卷积层可以有效地捕获不同时间尺度上的序列模式,在TCN...
BITCN-LSTM-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代 118 -- 0:35 App 【Transformer-LSTM时序预测】Transformer-LSTM单变量时间序列预测,基于Transformer-LSTM单变量输入模型。matlab 195 -- 2:45 App 基于双向长短期记忆神经网络BILSTM的Ada...
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1671 0 02:05 App 基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)多维时间序列预测,bayes-LSTM多变量时间序列预测,matlab代码,要求2019及以上版本。 62 0 00:54 App 【Transformer-LSTM-SVM多变量回归预测】基...
[0010]步骤二、建立时间序列卷积网络‑转换器‑连接性时序分类网络模型,即TCN‑Transformer‑CTC模型 [0011]TCN‑Transformer‑CTC模型包括前置处理模块、编解码器模块和混合连接性时序分类/注意力损失模块; [0012]所述的前置处理模块包括声学前置模块、文本前置模块; 在声学前置模块中使用K个2‑D卷积模块, ...
数据的预处理 对于语音数据进行预加重、分帧、加窗,进行快速傅里叶变换,计算谱线能量,进行Mel 滤波,取对数得到80维Fbank特征;将预处理后的数据分为训练集和验证集; 步骤二、建立时间序列卷积网络‑转换器‑连接性时序分类网络模型,即TCN‑ Transformer‑CTC模型 TCN‑Transformer‑CTC模型包括前置处理模块、...
基于Transformer的滑坡短期位移预测模型 通过将时序卷积网络(TCN)与Transformer解码器进行组合,提出一种基于Transformer的滑坡短期位移预测模型.将预处理过的位移与降雨序列作为模型的输入,以时序自回归方式... 田原,庞骁,赵文祎,... - 《北京大学学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2023年 基于TCN--LSTM组合模型...
同时,GRU模型能够对序列数据进行有效的学习和预测。 未来的研究可以进一步优化模型结构和参数设置,以提高预测精度和稳定性。可以探索其他深度学习算法在股票指数预测中的应用,比如LSTM和Transformer等。此外,可以考虑引入其他信息,如技术指标和新闻数据,来提高模型的预测能力。 在实际应用中,基于TCN-GRU的股票指数预测模型...
上传者:m0_62143653时间:2023-05-15 基于Keras搭建Transformer模型实现中英语料数据集训练和测试源码.zip 【项目介绍】 基于Keras搭建Transformer模型实现中英语料数据集训练和测试源码.zip基于Keras搭建Transformer模型实现中英语料数据集训练和测试源码.zip基于Keras搭建Transformer模型实现中英语料数据集训练和测试源码.zip基于Ke...