模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_BiLSTM_AttentionTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab...
3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; 注:程序和数据放在一个文件夹。 4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,指标图; 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加...
整理了基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测python代码,该代码注释十分齐全,采用RMSE、MAE、MAPE和R2等多种评价指标,效果优异,适合想发文章的同学。 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; 3)将各个模态分量输入模型,建立模型进行预测; 4)将各个...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; 注:程序和数据放在一个文件夹。
1.BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention,基于贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测;MATLAB完整源码和数据获取:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk59x2.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测,ma
【基于LSTM/BiLSTM的时间序列预测模型】基于LSTM/BiLSTM的时间序列预测模型,预测效果如上, LSTM源码地址: https://mbd.pub/o/bread/mbd-Ypmbkpdt BiLSTM源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Ypmbkpdx 专栏地址:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_10914353.html?spm=1001.2014.3001.5482 运行环境...
//mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zk5xq WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zk5dy WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zkplv WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zkpdr ...
基于时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制TCN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,202 241 -- 1:56 App 基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多变量时间序列预测,bayes-CNN-BILSTM多维时间序列预测。 740 -- 2:22 App 基于贝叶斯(bayes)...
2、后向LSTM传递层 pe(北京市) pe(海淀区) 6、输出层 we(海淀区) h1 vec(海淀区) we(北京市) num(entity) weigth num(city) h2 h'2 5、softmax层 we(北京大学) h'4 h'1 vec(中国) vec1(中国) context 4、Attention层 num(nation)
首先，CEEMDAN算法被应用于风速数据集，将原始时间序列分解为多个不同频率的分量，以便于后续分析与预测。通过分析分解结果，我们决定将前7个高频分量输入至BiLSTM-Attention模型，而其余4个低频分量则适用于ARIMA模型。这种分层处理策略旨在捕捉不同频率信息的特点，增强预测的全面性。随后，数据预处理和模型...