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...
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: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能。与其他基准模型相比,EVO-CNN-LSTM-Attention模型的RMSE和MAE均较低,预测精度更高。 4. 结论 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...
本研究采用MATLAB平台，实现了一种结合了CNN、LSTM和注意力机制的多输入单输出回归预测模型。此模型旨在解决复杂数据集中的回归问题。具体实现如下：数据集包含7个输入特征与1个输出特征，数据格式为Excel文件。主程序文件名为'MainCNN_LSTM_Attention.m'，通过运行此程序即可实现预测。结果通过命令窗口输出，...
Prediction of Remaining Useful Life of Aero‑engines Based on CNN‑LSTM‑Attention 方法:论文介绍了一个结合了卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的预测方法,用于预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)。模型首先使用CNN提取输入数据的...
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: 3.4 WOA优化算法 WOA即Whale Optim...
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...
LSTM+CNN+Attention,热门buff叠满❗️ LSTM+CNN+Attention模型因其在处理复杂时空特征序列数据方面的强大能力而受到广泛关注。这种模型结合了LSTM的长期依赖关系捕捉能力、CNN的局部特征提取能力以及Attention机制的关注重要信息的能力,三者的优势互补,使得模型在多个领域表现出色。
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: ...