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基于CNN-LSTM的数据分类预测研究是一个非常有前途的研究方向,它可以为各种领域的数据分析和预测提供更加可靠和精确的方法。 2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。 [1]于伸庭,刘萍.基于长短期记忆网络-卷积神经网络(LSTM-CNN)的北...
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针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短时记(long short-term memory,LSTM)神经网络的短时交通流预测方法。 首先,采用分层提取方法使设计的网络结构和一维卷积核函数自动提取序列的空间特征;其次,优化LSTM网络模块来减少网络对数据的长时间...
卷积神经网络(CNN):CNN用于捕捉序列数据中的空间相关性。它通过卷积核在输入数据上滑动,从局部区域提取特征,这有助于检测输入序列中的局部模式和特征。在CNN层之后通常会添加池化层来减小数据的空间维度,以降低计算复杂性。 长短时记忆网络(LSTM):长短期记忆网络是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门用于处理序列数据...
MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
2.长短时记忆网络 LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory，简称LSTM)是循环神经网络的一种，它...