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件夹,运行...
爽了!精讲CNN-LSTM-Attention实现时间序列预测+Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测!CNN-BiLSTM-Attention共计3条视频,包括:CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解~、LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、顶会ICLR2024论文Time-LLM:基于大语言模型的时
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; 注:程序和数据放在一个文件夹。 4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,指标图; 5.代码...
整理了基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测python代码,该代码注释十分齐全,采用RMSE、MAE、MAPE和R2等多种评价指标,效果优异,适合想发文章的同学。 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; 3)将各个模态分量输入模型,建立模型进行预测; 4)将各个...
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; ...
1.Matlab实现GWO-CNN-BiLSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每...
构造CNN+BiLSTM+Attention的预测网络 在这里整体的网络结构参考了: CoupletAI:基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统 Keras框架 深度学习模型CNN+LSTM+Attention机制 预测黄金主力收盘价 注意力机制的实现见我的博客使用Keras实现 基于注意力机制(Attention)的 LSTM 时间序列预测 ...
DBO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法是一种优化的神经网络模型,用于多变量时间序列预测。这个模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和多头注意力机制(Mutilhead Attention)。 下面是这个模型的主要组成部分和工作流程的简要说明: ...
预测效果 基本介绍 MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制时间序列预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_BiLSTM_AttentionTS.m为主程序文件,运行即可; ...
SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测 1.Matlab实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测,BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention; MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-...