XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1); YTrain = dataTrainStandardized(2:end); 设置网络结构 numFeatures = 1;%输入特征维数 numResponses = 1;%输出响应维数 numHiddenUnits = 100;%隐层神经元数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) bilstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(num...
1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM、BiLSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为多输入单输出数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMNN、Main2PSOBiLSTMNN、Main3QPSOBiLSTMNN、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集,输入多个特征,输出单个变量; BiLSTM(双...
【电池预测】第11讲 基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测 786 0 00:34 App 双路创新!TCN-Transformer+LSTM多变量时间序列预测(Matlab) 630 0 00:23 App 黑悟空!一区预定!原创首发!SLWCHOA-Transformer-LSTM混合改进策略的黑猩猩优化算法多变量时间序列预测 ...
1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测,蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络; 蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率,隐藏层节点,正则化系数; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.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; 4.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命...
总之,本篇博客介绍了一种基于麻雀算法优化的双向长短时记忆(SSA-biLSTM)模型,用于预测电力需求序列数据,并对其与传统方法进行了对比分析。通过实验结果的对比,我们验证了SSA-biLSTM模型在电力需求预测上的优越性,为电力需求预测领域的研究和应用提供了新的思路和方法。希望本篇博客能对相关领域的研究者和从业者有所帮...
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Matlab2020b及以上。
GWO-BiLSTM多变量回归预测,灰狼算法优化双向长短期记忆网络的回归预测(Matlab) 1.data为数据集。 2.MainGWO_BiLSTMNN.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.灰狼算法优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。
分类预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...
#matlab #BiLSTM #时间序列预测 源程序下载地址:https://gf.bilibili.com/item/detail/1103741078 基于matlab的双向LSTM网络的需求预测,结果输出包括训练集结果、训练集误差,测试集结果、测试集误差。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。 - 顶呱呱程序于2023090
首先，执行vmdtest函数，通过变分模态分解（VMD）进行数据分解。接着，运行VMD-DBO-BiLSTM，通过结合VMD与优化的双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行预测，与VMD-BiLSTM和BiLSTM进行对比，以评估不同模型的性能。要求运行环境为Matlab2018及以上版本。VMD-DBO-BiLSTM模型通过引入蜣螂算法优化BiLSTM，以提升...