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,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微...
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。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2020b及以上。 模型搭建 CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型...
2.模型(训练集和测试集比例为4:1,也就是训练集有前7008行数据,测试集有后1752行数据) 全年发电数据显示 编辑 训练集与测试集的划分 编辑 2.1.LSTM模型 编辑 2.2.CNN_LSTM模型 编辑 2.3.XGBoost回归模型 编辑 3.效果 3.1.LSTM模型下的测试集预测值与真实值 编辑 3.2.CNN_LSTM模型下的...
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)、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...
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...
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); IT =[1:length(INFO.TrainingLoss)]; ...
cnn结合lstm做回归预测python 注解: fun_data()函数生成训练数据和标签,同时生成测试数据和测试标签 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...
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。该模型采用能量谷算法优化卷积神经网络,增强了网络的特征提取能力;引入注意力机制,赋予模型对重要特征的关注能力;采用长短记忆网络,捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。实验结果表明,...