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
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杂,但没关系下面将带你一步步了解这些运算操作。 2 核心概念LSTM 的核心概念在于细胞状态以及...
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 [Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options); IT...
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数被设定为变量,方便用户根据实际...
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...
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,并逐渐增加第三和第四卷积层...
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
完整代码:MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc %% 导入数据 data = readmatrix('day.csv'); data = data(:,3:16); res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原...
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');...