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WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线(若首...
MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测,CNN-LSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 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...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
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Matlab200b及以上。
【基于CNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测】基于CNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。CNN-LSTM多变量时序源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ
独家原创!利用CNN-ELM实现多变量回归预测!无需更改代码直接替换Excel数据即可用!其他更多需求或想要的...
最后,我们将所有这些组件结合在一起,形成GWO-CNN-LSTM-Attention算法。算法的输入是多个风电数据,包括风速、风向、温度等。算法的输出是预测的风电功率。通过对风电数据进行特征提取、模式识别和时间序列建模,我们的算法可以准确地预测未来时间点的风电功率。
我们利用TSOA对我们的CNN-LSTM-SelfAttention卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)融合多头自注意力机制(Multihead Self-Attention)的回归预测程序代码中的超参数进行优化;构成TSOA-CNN-Attention预测模型。 TSOA-CNN-LSTM-Multihead SelfAttention预测模型的创新性:CNN-LSTM-SelfAttention是一种深度学习模型结构,通常...
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量回归预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...