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...
x = Dropout(0.3)(x) lstm_out = CuDNNLSTM(50, return_sequences=True)(x) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) # attention_mul = attention_3d_block(lstm_out) attention_mul = attention_block(lstm_out, window_size) attention_mul = Flatten()(attention_mul) output = Dense(1, activation='...
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...
【基于CNN-LSTM-Attention注意力机制结合卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测】 基于CNN-LSTM-Attention注意力机制结合卷积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-Attention多变量时序源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeXmp9s CN...
这才是科研人该学的!一口气学完六大时间序列任务-CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测、LSTM股票预测、Time-LLM、Informer共计21条视频,包括:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测、人工智能学习路线图、3-Informer时间序列预测源码解读等,UP主更多精彩视频,请
【基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时序预测】 CNN-LSTM多变量时序预测,多图输出、多指标输出。 CNN-LSTM多变量时序源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5yZlJhp 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。欢迎一起学习,一起进步! she 未来技术畅想 科技 计算机技术 时间...
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记xi 为Rt×n中第i个时间步数据的向量...
(LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer) 2843 18 9:59:46 App 只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码 1972 9 9:54:03 App 【200合集】一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 3、相关技术 BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 ...