Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测 1.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; 2.CNN_BiLSTM_AttentionNTS.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...
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.Matlab实现基于QRCNN-BiLSTM-Attention分位数回归卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的时间序列区间预测模型; 2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比),单变量时序预测,含不同置信区间图; 3.data为数据集,用过去一段时间的变量,预测下一时刻,适用于负荷预测、风...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的...
【CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测】 CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqTk5xp CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqTk5xy 需要定制同学添加QQ【...
EVO-CNN-BILSTM-multihead-Attention能量谷算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b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/bread/ZZqUlZts EVO-CNN-LSTM-multihead-...
【EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变多变量多步时序预测】 EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变多变量多步时序预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqUkp5r EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变多变量多步时序预测:https://mbd.pub/o/...
本研究的主要贡献在于:首先,构建了一个基于BiLSTM+Attention的深度学习模型,该模型能够有效处理多变量时序数据,捕捉到降雨预测中的关键时序特征和变量间的复杂交互作用;其次,通过实际的气象数据集进行训练和验证,评估模型在降雨预测任务上的性能和泛化能力;最后,探讨不同模型参数和结构...
基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测(Matlab+Python完整源码和数据) 该方法结合数据分布特征,利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。最后,基于CNN-BiLSTM-Attention的功率预测方法,验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚...
1.Matlab实现RIME-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测,开普勒算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特...