分享机器学习、聚类、分类和回归、数学建模等知识及相关代码。2 人赞同了该文章 CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,...
lstm_cell, X_in, time_major=False, dtype=tf.float32) W_lstm = weight_variable([128, 10]) b_lstm = bias_variable([10]) outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1, 0, 2])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(outputs[-1], W_lstm) + b_lstm) train_vars = tf.trainable_variable...
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...
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,运行环境为Matlab2020b及以上。 注意程序和数据放在一个文...
matlab2022a 3.部分核心程序 figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR = X(1); numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 ...
本文将CNN-LSSVM模型与传统方法(ARIMA、SARIMA)和现有深度学习模型(LSTM、GRU)进行了比较。评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和最大绝对误差(MAE)。 结果 实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能。与传统方法和现有深度学习模型相比,CNN-LSSVM模型具有更低的RMSE、MAE和...
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍 在机器学习和人工智能领域,数据分类预测是一个重要的任务。随着深度学习的兴起,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型已经成为了处理分类预测问...
matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
【LSTM时间序列预测/CNN卷积神经网络】真的不愧是AI圈顶级大佬授课!一次就将时间序列预测与卷积神经网络彻底讲透彻了!建议收藏!(人工智能、) 1867 -- 3:27 App 基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真 7.2万 58 35:37 App 基于LSTM的股票价格预测模型(基于matlab) 4990 2 17:04 App 032_基于粒子...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(