通过基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型,实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据。负荷需求量预测为典型的时序预测问题,负荷需求量变化受不同特征影响,并且短时间内各特征的影响程度不同[13]。本文对热电联产企业历史数据进行实验,设计并调整模型结构,最终搭建一种有效的时序预测模型,实验预测结果优于自回归积分滑动平均...
卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种常用的深度学习模型,可以用于数据分类和预测。本文将探讨基于CNN-LSTM的数据分类预测研究。 CNN是一种用于图像处理的神经网络模型,它可以自动学习图像中的特征,并用这些特征来进行分类和识别。LSTM是一种用于序列数据处理的神经网络模型,它可以记住之前的信息,并在之后的...
通过包含一个具有256个隐藏单元的LSTM层来学习一维图像序列中的长期依赖关系,并将OutputMode选项设置为"last",仅输出最后一个时间步。对于分类任务,包含一个全连接层和一个softmax层,最后添加一个分类层。 (三)训练选项指定 使用trainingOptions函数指定训练选项,包括使用Adam优化器、小批量大小、训练轮数、初始学习率...
CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量,利用卷积层捕获输入数据的空间特征。 4.2 长短期记忆网络(LSTM) LSTM是RNN的一种变体,特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门控机制控制信息的遗忘、更新和输出,有效缓解了梯度消失/爆炸问题。 4.3 BO-CNN-LSTM 基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优...
三、部分源代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 四、运行结果 五、matlab版本及参考文献 1 matlab版本2014a 2 参考文献[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017. [3]周品.MATLAB 神经网络...
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),常用于处理具有空间和时间依赖性的数据,如视频分析、时间序列预测等。以下是一个使用MATLAB实现CNN-LSTM模型的示例代码。 matlab % 清除工作区和命令窗口 clc; clear; close all; % 加载数据 % 假设数据已经加载到变量 X 和 Y 中,其中 X 是输入数...
RNN与其他常见的神经元网络模型(FNN、CNN、GAN)相比,其数学算法底层是最为复杂的,而LSTM作为RNN的改进变体之一,把这个算法的复杂程度又提升了一个层次。因此有必要仔细学习下LSTM的算法及代码实现过程,以便能加强对LSTM的掌握程度以及做出更底层的算法创新。
完整代码:MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc %% 导入数据 data = readmatrix('day.csv'); data = data(:,3:16); res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原...
通过以上步骤,我们可以构建一个基于CNN-LSTM的数据分类预测算法。这种算法能够充分利用CNN和LSTM的优势,提取数据的空间和时序特征,并进行准确的分类预测。在实际应用中,我们可以将该算法应用于各种领域,如图像分类、文本分类和时间序列预测等。 📣 部分代码