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,运行环境为Matlab2020b及以上。 注意程序和数据放在一个...
CoupletAI:基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统 Keras框架 深度学习模型CNN+LSTM+Attention机制 预测黄金主力收盘价 注意力机制的实现见我的博客使用Keras实现 基于注意力机制(Attention)的 LSTM 时间序列预测 在这里在输入维度方向上添加了注意力机制,即不同重要性的维度权值不同 TensorFlow版本为:1.9.0 Keras...
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...
Matlab实现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 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.main.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; ...
【多变量时间序列预测 | CNN-BiLSTM-Attention】CNN-BiLSTM-Attention多维时序预测 | 注意力机制卷积双向长短期记忆网络 01:01 【多变量时间序列预测 | CNN-GRU-Attention】CNN-GRU多变量时间序列预测 | 注意力机制结合卷积门控循环单元 01:35 【多变量时间序列预测 | CNN】CNN多变量时间序列预测 | 卷积神经网络...
【基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多变量时序预测】CNN-BiLSTM多变量时序预测,多图输出、多指标输出。CNN-BiLSTM多变量时序源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5yZm5dp需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。欢迎一起学习
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BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM,贝叶斯优化CNN-BiLSTM多变量时间序列 66 -- 0:47 App 基于SMA-TCN-LSTM-Attention黏菌算法优化时间卷积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 552 -- 1:16 App 最新局部注意力与全局注意力融合方法,看完拿走一篇二区 228 -- 1:07 App 基于BO-LSSVM贝叶斯算...
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 - 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列 - TCN时间序列卷积神经网络 - 基于VMD分解的VMD-CNN-LSTM时间序列预测模型实现 - 基于VMD分解的VMD-LSTM...
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; ...