实验结果表明,CNN-BiLSTM-Attention 模型在所有数据集上都取得了优于传统方法的分类性能。 结论 本文提出的 CNN-BiLSTM-Attention 模型将卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和注意力机制相结合,实现了数据分类任务的高精度和鲁棒性。该模型充分利用了不同模型的优势,在多个数据集上取得了优异的性能。未来,我们将继续...
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...
模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_BiLSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道...
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...
现在,让我们来总结一下KOA-CNN-biLSTM-attention算法的步骤: 数据预处理:对输入数据进行标准化、归一化等预处理操作,以提高模型的稳定性和收敛速度。 构建卷积神经网络:设计合适的卷积层、池化层和全连接层,并使用ReLU等激活函数进行非线性映射。 引入biLSTM:在卷积神经网络的末尾添加一个或多个biLSTM层,以更好地...
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; ...
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
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 3、相关技术 BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 ...
WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-双向长短期记忆网络结合注意力的回归预测 日常· 0点赞 · 0条评论 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完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_BiLSTM_Attention.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。 4.注意力机制模...