在CNN-LSTM模型优化中,GA的目标是找到一组最佳超参数(如学习率、网络结构参数等),使得模型的预测性能指标(如均方误差、R²分数等)最优。 4.2 GA优化CNN-LSTM步骤 CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),以高效处理时间序列数据的特征提取和序列建模。 GA优化CNN-LSTM步骤 初始化:随机生成...
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,...
近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 在时间序列数据中,CNN用于提取局部特...
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; ...
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
【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...
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'); Train.ts = []; ...
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(
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...