2024-10-16,由华东师范大学和松鼠AI联合创建了FoundTS数据集,是一个全面覆盖多个领域的多变量时间序列数据集合,目的为时间序列预测模型提供一个标准化和综合性的评估基准。 一、研究背景: 时序预测(TSF)在金融、气象服务、能源管理等多个领域中扮演着关键角色。尽管当前出现了许多TSF方法,但它们大多需要针对特定领域的...
最后也可能是最重要的一点,在学习序列预测问题时,LSTM 通过时间步进行反向传播。 定义和拟合模型 在本节中,我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先,我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。为了加快此次讲解的模型训练,我们将仅使用第一年的数据来拟合模型,然后用其余 4 年的数据进行评估。 下面的示例...
构建ICEEMDAN-NRBO-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测模型的创新点在于: 1.ICEEMDAN分解的应用: 在BiLSTM-Attention模型之前使用ICEEMDAN分解作为数据预处理步骤,这有助于模型处理非线性和非平稳的时间序列数据。通过将时间序列分解为多个简单的子序列,每个子序列都可以更容易地由BiLSTM-Attention网络进行学习和预测。
本文档详细介绍了利用MATLAB实现CNN-LSTM-Attention模型来进行多变量时间序列预测的方法,涵盖了数据生成、模型构造、训练以及预测全流程。通过自动生成的时间序列数据集,演示了从原始数据预处理、模型各组成部分的具体编码实现(如attention机制),到最后对模型的效果进行度量及图表表示的所有操作。适合有一定MATLAB编程能力的...
总体来说,这种GVSAO-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测模型通过融合多种神经网络结构和注意力机制,以及应用特定的优化策略,旨在提高对多变量时间序列数据的预测性能。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GVSAO-CNN-BiGRU-Attention佳点集策略和周期振荡突变策略增强雪消融算法优化卷积双向门控循环单...
麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测,SSA-LSTM多维时间序列预测。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。
CEEMDAN-SSA-BiGRU | 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-BiGRU-Attention多特征变量序列预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。 发布于 2024-02-21 21:51・IP 属地湖北 赞同3 分享收藏 ...
基于上海最高气温数据集利用时间序列模型之VAR向量自回归模型/多变量自回归模型实现回归预测案例 # 1、定义数据集 week max_temperature ... air_quality_index air_quality_level date ... 2021-01-01 周五 4 ... 52.0 良 2021-01-02 周六 7 ... 69.0 良 ...
这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型...