模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-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_BiLSTM_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...
预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 二、CNN-LSTM 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. 优点与缺点 4. 应用场景 5.python案例 三、CNN-BiGRU 算法介绍 1. 算法原理 2. 算法结构 3. ...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:CEEMDAN +...
本文将介绍一种基于开普勒算法优化注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络的数据分类算法步骤,即KOA-CNN-biLSTM-attention。 首先,我们来了解一下卷积神经网络(CNN)。CNN是一种前馈神经网络,广泛应用于图像识别和处理。它的核心思想是通过局部感知和权值共享来提取输入数据的特征。CNN的主要结构包括卷积层、池...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
总结一下,SSA-CNN-BILSTM-Attention模型是一种将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合的模型。它在图像分类任务中具有较高的准确性和性能。通过使用麻雀算法对模型进行优化,可以进一步提高模型的性能。这个模型在深度学习领域具有重要的研究价值,并有望在实际应用中取得更好的效果。
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-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无线传感器电力系统 ...
1.应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法,其特征在于,包括 如下步骤: 获得糖尿病数据并进行预处理,构建数据集,将数据集按预设比例划分为训练集和测 试集; 将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练,迭代更新 ...
基于VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障诊断模型在实际应用中表现出了卓越的性能。该模型能够准确识别轴承的多种故障类型,如内圈故障、外圈故障、滚珠故障等,且具有较高的识别精度和鲁棒性。此外,该模型还具有良好的泛化能力,能够适应不同工况下的轴承故障诊断需求。 结论 基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM...
基于数据增强技术与 CNN-BiLSTM-Attention 的油田 注水流量预测及效果李艳辉王衍萌Science Technology & Engineering