在本文中,我们将讨论基于卷积神经网络(CNN)结合双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的Adaboost回归预测模型。 卷积神经网络是一种在图像识别和语音识别等领域表现出色的深度学习模型。它通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征,并且可以有效地处理具有空间结构的数据。另一方面,长短期记忆神经网络是一种能够捕捉时间序列数...
该模型由输入层、CNN 层、BiLSTM 层、全连接层和输出层组成,CNN 层由卷积层和最大池化层堆叠组成,BiLSTM 层由一层 BiLSTM 堆叠成,分别在 CNN 层和 BiLSTM 层的末尾加上 Dropout 层随机丢弃节点,以防止过拟合。LSTM模型解决了循环神经网络 RNN 的长期依赖问题,独特的“门”结构能够避免梯度爆炸和梯度消失,且...
CNN-BiLSTMLSTM模型结合了CNN和BiLSTMLSTM的优点,本文使用的CNN-BiLSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵)更具表现力...
长短期记忆网络(LSTM)及其相关变体模型 除了上述的 BiLSTM 和 GRU 模型外,我们还应用了普通的 LSTM 以及 LSTM 与卷积神经网络(CNN)结合的模型(BiLSTM-CNN)来进行预测分析,其模型构建、训练和评估的过程与前面类似,只是在模型结构、参数设置等方面存在差异。 构建好模型后进行训练并在训练过程中记录相关指标,代码如...
另外,CNN-BiLSTM是一种常用的深度学习模型,用于序列预测任务。在该模型中,训练集数据首先输入CNN模型中,通过卷积层和池化层的构建,进行特征提取。然后,通过BiLSTM模型进行序列预测。但是,该模型有许多需要调整的参数,包括学习率、正则化参数、神经网络层数、卷积层数、BatchSize、最大训练次数等。因此,在使用CNN-BiLST...
【INFO-CNN-BILSTM回归预测】基于加权向量算法INFO优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络CNN-BILSTM回归预测,INFO-CNN-BILSTM多输入单输出模型。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
VMD-CNN-BiLSTM是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的模型,用于多变量时间序列预测。这种混合模型充分利用了不同网络结构的优势,提高了预测精度和稳定性。 首先,VMD作为一种信号处理方法,可以有效地将复杂的时间序列信号分解为若干个模态分量,这有助于提取出原始数据...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制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.main.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; ...
2. CNN-BiLSTM模型构建 pseudo深色版本 function buildCNNBiLSTMModel(inputShape, lstmUnits, outputShape): Define model architecture combining Convolutional Layers and Bi-directional LSTM layers Compile the model with appropriate loss and optimizer functions return compiled model ...
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入多输出,运行环境Matlab2020及以上。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入LSTM单元。 程序设计 完整程序和数据私信博主。 %---...