部分代码展示 完整代码 以往的时间序列预测都是划分训练集测试集进行评估精度的,缺少对未来数据的预测(虽然论文里大多也都是这么做的)。后台有很多小伙伴在应用过程中实际需要利用模型在评估精度后输出预测未来的数据。因此,今天给大家带来一期基于CNN-LSTM-Attention模型实现时间序列递归预测未来数据的代码,里面也同时包括...
模型描述 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...
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; 5....
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,预测精度高,鲁棒性好。 🔗 参考文献 [1] 李彬,邓力凡,彭丽.基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电预测方法研究[J].湖南城市学院学报:自然科学版, 2023. [2] 崔磊,牛晨晖,王丞,等.基于BI-LSTM神经网络融合attention机...
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');...
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-注意力机制的多输入多输出回归预测,Matlab程序。数据格式为excel!需替换数据后,修改代码开头的outdim值即可运行(outdim为输出个数) 其中LSTM可以更换为BILSTM,GRU,BIGRU。 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 2、评价指标包括:R2...
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: ...
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.直接替换数据即可用,适合新手小白～ 3.附赠案例数据,如图2所示,实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～ 程序设计 完整程序和...
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，...