CNN-LSTM分类预测(matlab代码) CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参...
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) LR = Alpx(1); numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 numHiddenUnits2 = floor(Alpx(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2); %训练 [...
4.2 GA优化CNN-LSTM步骤 CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),以高效处理时间序列数据的特征提取和序列建模。 GA优化CNN-LSTM步骤 初始化:随机生成一组超参数个体(染色体),构成初始种群。 评估:对每个个体(一组超参数),训练对应的CNN-LSTM模型,并在验证集上评估性能。 选择:基于评估性能,...
lstm_cell, X_in, time_major=False, dtype=tf.float32) W_lstm = weight_variable([128, 10]) b_lstm = bias_variable([10]) outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1, 0, 2])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(outputs[-1], W_lstm) + b_lstm) train_vars = tf.trainable_variable...
MATLAB卷积神经网络(CNN)分类、回归和时序预测仿真代码 可替换数据卷积神经网络(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,CNN通过其强大的特征提取能力,在图像分类、回归预测和时序预测等领域都展现出了优异的性能,通过训练和优化,CNN可以准确地识别图像
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层...
【基于CNN-LSTM的数据回归预测】多模型(包括CNN-LSTM多输入单输出回归预测等),多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 CNN-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pt CNN-BiLSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpiTk5pu CNN-GRU源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pu 全家桶源码:https://...
基于LSTM-CNN-attention的负荷预测(matlab) 1、部分代码 % 数据集 clc clear close all % addpath('./') load('Train.mat') Train.weekend = dummyvar(Train.weekend); Train.month = dummyvar(Train.month); Train = movevars(Train,{'weekend','month'},'After','demandLag');...
通过以上步骤,我们可以构建一个基于CNN-LSTM的数据分类预测算法。这种算法能够充分利用CNN和LSTM的优势,提取数据的空间和时序特征,并进行准确的分类预测。在实际应用中,我们可以将该算法应用于各种领域,如图像分类、文本分类和时间序列预测等。 📣 部分代码