此外,还可以研究如何将GTO-CNN-LSTM模型应用于更复杂的实际问题,例如考虑噪声数据和缺失数据的影响。 2 运行结果 部分代码: function result(true_value,predict_value,type) disp(type) rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2)); disp(['根均方差(RMSE
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),常用于处理具有空间和时间依赖性的数据,如视频分析、时间序列预测等。以下是一个使用MATLAB实现CNN-LSTM模型的示例代码。 matlab % 清除工作区和命令窗口 clc; clear; close all; % 加载数据 % 假设数据已经加载到变量 X 和 Y 中,其中 X 是输入数...
Fgate_data[t] = LstmHidden.Fgate Igate_data[t] = LstmHidden.Igate Ggate_data[t] = LstmHidden.Ggate Ogate_data[t] = LstmHidden.Ogate y[t] = LstmOut.forward(h_data[t + 1]) LstmOut.backward(y[total_time-1], h_data[total_time], train_y[total_time-1]) gradh_data[total_time...
3.5 Softmax层通过Softmax层,可以得到当前样例属于不同种类的概率分布问题。 二、 LSTM简介 1 LSTM控制流程LSTM的控制流程:是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据,不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。 这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。咋一看这些运算操作时可能有点复...
目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码及数据 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种常用的深度学习模型,可以用于数据分类和预测...
(二)模型架构定义 定义二维CNN - LSTM网络,用于预测序列的类别标签,网络结构如下代码所示: 对于序列输入,指定一个序列输入层,其输入大小与输入数据匹配,并设置MinLength选项为训练数据中最短序列的长度。使用二维CNN架构来学习一维图像序列中的空间关系,包括四个重复的卷积、批量归一化、ReLU和最大池化层块,并逐渐增加...
% CNN LSTM构建卷积神经网络 layers = func_model(Nclass, Dim); % 设置训练选项 % 训练网络 net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train, layers, options); % 对训练集和测试集进行预测 y_pre1 = predict(net, Pbk_train); y_pre2 = predict(net, Pbk_test); ...
构建CNN模型:接下来,我们构建一个CNN模型来提取数据的空间特征。我们可以使用多个卷积层和池化层来逐步提取图像的特征。通过使用激活函数和批标准化等技术,我们可以增强模型的表达能力和稳定性。 序列化数据:在将数据输入到LSTM之前,我们需要将其转换为序列化的形式。这可以通过将数据切分成固定长度的序列或使用滑动窗口...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17...