CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外,本文特别介绍了结合Attention机制的CNN-RNN组合算法Attentio...
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Matlab2020b及以...
随着深度学习技术的不断发展和完善,基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测模型将具有更广阔的应用前景。未来研究可以进一步探索模型的优化算法、特征提取方法和预测精度提升策略等方面的问题,以推动风电功率预测技术的不断进步和发展。 综上所述,基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个具有重要意义的课题,其...
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。
为了验证TSA-attention-biLSTM算法的有效性,我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明,相比传统的回归预测算法,TSA-attention-biLSTM能够取得更好的预测效果。这是因为TSA-attention-biLSTM能够更好地关注重要的信息,并且能够更好地捕捉序列数据中的上下文信息。
爽了!精讲CNN-LSTM-Attention实现时间序列预测+Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测!CNN-BiLSTM-Attention共计3条视频,包括:CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解~、LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、顶会ICLR2024论文Time-LLM:基于大语言模型的时
进行特征选择,选择误差较低的cnn-bilstm-attention模型作为基模型,与机器学习模型通过线性回归进行增强式集成学习.实验结果表明该集成学习方法在小麦及棉花数据集上预测结果的均方根误差( rmse )值分别为12.812, 74.365,较之3个基模型分别降低11.00%,...
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...
BITCN-BILSTM-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代码,2023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/brea
根据第1.1节中缺血性脑卒中问题描述,提出一种BiLSTM-Attention模型解决缺血性脑卒中的年卒中疾病预测问题。BiLSTM-Attention模型结构如图1所示。 图1 BiLSTM-Attention模型结构Fig.1 BiLSTM-Attention model structure 由图1可知,连接患者当前检查指标与预测未来12个月后变化指标形成输入样本,经BiLSTM隐藏层中神经元对特...