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...
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。 4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,指标图; 5.代码...
my_model=Conv1D(filters = lstm_units, kernel_size = 1, activation = 'sigmoid')(inputs)#卷积层my_model=Dropout(dropout)(my_model)#droupout层 my_model=Bidirectional(LSTM(lstm_units, activation='tanh', return_sequences=True), name='bilstm')(my_model) #双向LSTM层# attention = Attention()...
#lstm_out = Bidirectional(LSTM(lstm_units, activation='relu'), name='bilstm')(x) lstm_out = Bidirectional(LSTM(lstm_units, return_sequences=True))(x) attention_mul = attention_3d_block(lstm_out) attention_mul = Flatten()(attention_mul) output = Dense(1, activation='sigmoid')(attention...
【WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,预测效果如上, WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zk5xq ...
【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【...
基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)的时间序列预测模型(Matlab代码实现), 视频播放量 214、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
1.BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention,基于贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测;MATLAB完整源码和数据获取:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk59x2.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,ma
2.1. 读取数据，包括数据转换和缺失检测。2.2. 数据预处理，如数据划分、归一化和时间窗口划分。2.3. 实现BiLSTM模型，进行编译、训练和预测。2.4. 实现CNN-BiLSTM模型，同样进行编译、训练和预测。3. 为了增强模型的预测能力，推荐以下文章供参考：- 基于LSTM模型的多输入多输出单步时间序列预测 -...