贝叶斯优化CNN-BiLSTM回归预测matlab代码 贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想,通过不断探索各种参数组合的结果,根据已有信息计算期望值,并选择期望值最大的组合作为最佳策略,从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。 数据为Excel股票预测数据。 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...
整理了基于VMD-CNN-LSTM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)将各个预测结果相加...
基本介绍 MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_BiLSTM_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、...
本篇文章对《基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测》这篇论文里的模型进行复现,作者张加劲。 模型结构 下面是对不含attention层的模型进行实现。 defModel(input_size, num_output): cv1 = nn.Sequential(Permute(), nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=10, kernel_size=10, ...
基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)的时间序列预测模型(Matlab代码实现), 视频播放量 214、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号
POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法是一种用于回归预测的神经网络模型,它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和多输入单输出的架构。 在这个模型中,卷积神经网络用于从输入数据中提取特征,双向长短期记忆神经网络用于处理序列数据,并且多输入单输出的架构可以同时处理多个输入变量并输出一个预测结果。这个模型...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。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。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZWTmp
基于卷积神经网络-双向长短时记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测(CNN-BiLSTM-SE)基于MATLAB环境 替换自己的数据即可基本流程:首先通过卷积神经网络CNN进行特征提取,然后通过通道注意力机制SE对不同的特征赋予不同的 - 抹茶味软多多于20240430发布在抖音,已经收
基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 一、研究背景与意义 二、研究方法 1. 数据准备与预处理 2. CNN特征提取 3. BiLSTM序列建模 4. 预测与评估 三、研究优势 四、未来展望 2 运...
基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个结合了深度学习技术的复杂课题,旨在提高风电功率预测的准确性和可靠性。以下是对该研究的详细分析: 一、研究背景与意义 风电作为可再生能源的重要组成部分,具有清洁、无污染、可持续等优点。然而,风电功率具有随机性和波动性,给电网运行带来了一定的挑战。因此,准确预测...