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: ...
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...
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...
【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 | ...
【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 | 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
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-...
【多输入多输出预测】CNN-BiGRU-Attention卷积双向门控循环单元融合注意力机制多输入多输出预测 (SE注意力机制) 391 -- 0:41 App 【时间序列预测 | CNN-BiGRU-Attention】CNN-BiGRU-Attention注意力机制结合卷积双向门控循环单元时间序列预测 4273 -- 1:17 App 【回归预测 | CNN-LSTM-Attention】CNN-LSTM-Attent...
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: ...