CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Date"], index_col=[0]...
步骤4: 构建 CNN LSTM 模型 现在,我们来构建CNN和LSTM结合的深度学习模型。 fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv1D,MaxPooling1D,LSTM,Dense,Dropout model=Sequential()# CNN层model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention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.CNN_LSTM_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...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention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.CNN_LSTM_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...
1-时间序列模型 09:24 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:41 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:14 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25 《动画学AI》小白也能看懂的卷积神经网络分享!7分钟了解卷积神经网络及其背后原理!! 小张学...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
短期记忆网络多变量时间序列区间预测】基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆网络多变量时间序列区间预测,多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指标输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核...
cnn—lstm时间序列预测 文心快码BaiduComate 在使用CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)进行时间序列预测时,我们需要结合两者的优势:CNN能够捕获局部特征,而LSTM则擅长处理序列数据中的长期依赖关系。以下是一个详细的步骤指南,包括如何准备数据、构建模型、训练以及评估模型性能。 1. 理解CNN和LSTM的基本原理 CNN:...
本文介绍了一种基于Matlab的多变量时间序列预测方法，具体为BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention模型。该模型融合了贝叶斯优化、卷积神经网络、长短期记忆网络以及多头注意力机制，实现了对多变量时间序列的有效预测。该模型的核心是Multihead-Self-Attention机制，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的注意...
在CNN+LSTM网络中,CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征,然后将提取的特征作为LSTM的输入,LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout) ...