1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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,运行环境为Matlab200b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: ...
【基于CNN-LSTM-Attention 卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的多输入单输出回归预测模型】基于CNN-LSTM-Attention 卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的多输入单输出回归预测模型,预测效果如上,命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE。基于CNN-LSTM-Attention 卷积长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测模型 CNN...
【回归预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-LSTM结合注意力机制 298 -- 0:21 App 【回归预测 | LSTM-Adaboost】LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测 | Adaboost集成学习长短期记忆神经网络 1402 -- 0:15 App 【回归预测 | TCN-LSTM】TCN-LSTM多输入单输出回归预测 | ...
风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术。本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型采用能量谷算法优化卷积神经网络,增强了网络的特征提取能力;引入注意力机制,赋予模型对重要特征的关注能力;采用长短记忆网络,捕捉...
最后完成Reweight操作，对输入特征进行逐通道加权，实现特征在各通道上的重新分配。该模型的设计与实现参考了以下文献：> [1] 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [2] 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [3] 回归预测 | MATLAB实现CNN-...
回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测,✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信
【回归预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 | CNN-LSTM结合注意力机制 786 -- 1:42 App 【电池预测】第1讲 基于机器学习的锂电池剩余寿命预测 746 -- 0:16 App 【时间序列】SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 916 -- 0:19 App 【多维时序】GA...
AdeepLSTM-CNNbasedonself-attention mechanism with input data reduction for short-term load forecasting 方法:论文介绍了一个深度学习模型,该模型基于长短期记忆网络、卷积神经网络以及自注意力机制(self-attention mechanism,简称SAM)来进行短期负荷预测(STLF)。实验证明该模型在减少输入数据的同时提升了预测精度,且...
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: ...