综上所述,CWT-DSCNN-MSA模型通过结合时序特征和CWT时频图,利用双流卷积融合和注意力机制,能够有效地进行分类预测。这种模型在处理时序数据且需要考虑时频特性的分类问题中可能具有较好的性能。 程序设计 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现CWT-DSCNN-MSA基于时序特征、cwt小波时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测。
多策略蜣螂优化算法在MSADBO-CNN-BiGRU中的实际应用与改进——Python代码示例及参数优化探讨,多策略改进蜣螂优化MSADBO-CNN-BiGRU 多输入单输出预测 Python 代码 1.优化参数:filter, units1, units2, 学习率 2.此代码可用于数据回归预测和模型参数的优化,具有以下三个主要改进点(带PDF文献): 正弦算法改进: 采用了...