CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷 积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征,并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作,每个卷积层包含 1 个卷积操...
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...
基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优势。通过 CNN 提取局部特征,LSTM 捕捉长期依赖关系,结合贝叶斯优化进行超参数优化,可以提高模型的性能和泛化能力。在本课题中,通过贝叶斯优化算法,优化CNN-LSTM网络模型的batchsize以及学习率参数,使得网络模型可以达到更优的数据分类效果。
1.BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM,贝叶斯优化CNN-LSTM多变量时间序列预测 MATLAB完整源码和数据纯手工制作,代码质量极高,注释清晰,excel数据,方便替换 2.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, MainBO CNN LSTMNTS.m是主程序,其余为函数文件,无需运行; 3....
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,bayes-CNN-LSTM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。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJWVk5dx SSA-CNN-LSTM回归预测 https://mbd...
WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线(若首...
贝叶斯优化CNN-LSTM回归预测matlab代码 贝叶斯优化方法基于贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合，并依据已有数据计算期望值，从而选择期望值最高的组合作为最优策略，实现最少实验次数下的最优解。数据来源于Excel股票预测数据。数据集被划分为训练集、验证集、测试集，比例为8：1：1。模块化结构：代码将...
MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测,运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)多输入单输出回归预测 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; ...
PSO-CNN-LSTM,即粒子群优化CNN_LSTM网络做预测的算法,优化隐含层单元个数和初始学习率,预测精度要比CNN-LSTM高。ID:74150668460757943