输出类型有电压输出和电流输出。一般模拟模块有两种输出类型,但连接负载时连接方式不同。 (2)对载荷的要求。 对负载的主要要求是负载阻抗,最大负载阻抗通常在电流输出模式下给出。在电压输出模式下,给出最小负载阻抗。 5.智能输入输出模块的选择 智能输入输出模块不同于一般的输入输出模块,它有微处理器芯片、系统程...
完整程序和数据下载方式私信博主回复:CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测。 miniBatchSize = 32; options = trainingOptions("adam", ... MaxEpochs=3, ... MiniBatchSize=miniBatchSize, ... InitialLearnRate=0.005, ... LearnRateDropPeriod=2, ... LearnRat...
1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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,运行环境为Matlab200b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真 本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。 132 1 1 ...
本研究采用MATLAB平台，实现了一种结合了CNN、LSTM和注意力机制的多输入单输出回归预测模型。此模型旨在解决复杂数据集中的回归问题。具体实现如下：数据集包含7个输入特征与1个输出特征，数据格式为Excel文件。主程序文件名为'MainCNN_LSTM_Attention.m'，通过运行此程序即可实现预测。结果通过命令窗口输出，...
实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能。与其他基准模型相比,EVO-CNN-LSTM-Attention模型的RMSE和MAE均较低,预测精度更高。 4. 结论 本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。该...
本文分别使用单列时间序列数据及多输入单输出数据,进行BO-CNNLSTM预测。贝叶斯原理及内容不多介绍。 1.时间序列预测模型 时间序列数据:单列数据 超参数优化:有大量的超参数可供调整和优化,使用贝叶斯优化来优化CNN-LSTM参数 optimVars = [optimizableVariable('NoFilter1',[8 64],'Type','integer') %卷积层1卷积...
第一个文件:CNN_GRU表格,装载的是CNN_GRU.py预测的测试集结果 第二个文件:CNN_GRU.py 第三个文件是数据,data15表格装载的是美国交通流量数据 第四个文件:GRU表格,转载的是GRU.py预测的测试集结果和测试集真实值 第五个文件:GRU.py 第六个文件:LSTM表格,转载的是LSTM.py预测的测试集结果和测试集真实值 ...
回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-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
接下来,我们构建CNN-LSTM模型。卷积神经网络(CNN)用于提取输入数据中的空间特征,而长短记忆网络(LSTM)则用于捕捉输入数据中的时间序列特征。这两个网络相互结合,可以更好地处理风电功率预测中的时空关系。 在模型构建过程中,我们需要选择合适的网络结构和超参数。这可以通过交叉验证等方法来确定。我们还可以使用正则化技...