HIDDEN_SIZE = 128,使用128维的精度来定义LSTM的状态和输出精度,就是LSTM中的h,c 1. 2. 3. 4. lstm_model()函数定义了一个可重入的模型, 分别由评估函数和训练函数调用,在训练前使用空模型预测并输出未训练数据并可视化 通过with tf.variable_scope("lstm_model",reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope:定义了在...
在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼优化(WOA)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1...
在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相...
Matlab实现CNN-LSTM-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_LSTM_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。
FloodProbability(洪水概率): 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性,可能表示为0到1之间的概率。 1 数据预处理 2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼...
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 %CNN-GRU-ATT layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2); %训练 [Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2,NTsp_train, layers, options); ...
为了解决上述问题,本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。 2. 模型结构 2.1 能量谷算法优化卷积神经网络 能量谷算法是一种基于能量守恒原理的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。本文采用能量谷算法优化卷积神经网络...
CNN卷积神经网络回归预测实现, 视频播放量 1363、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 28、转发人数 2, 视频作者 机器小番茄, 作者简介 ,相关视频:CNN_LSTM_ATTENTION组合模型分类预测,CNN卷积神经网络分类预测pytorch实现,太全面了!一口气看完CNN、RNN、GAN、