MATLAB实现贝叶斯优化CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测,BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM模型股票价格预测。 模型搭建 CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM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...
CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别和计算机视觉任务中。在我们的算法中,我们使用CNN来对风电数据进行特征提取和模式识别。 然后,我们介绍长短记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)。LSTM是一种特殊的循环神经网络,专门用于处理序列数据。由于风电数据具有时序性,LSTM可以很好地捕捉到其时间相关性。 此外,我们...
摘要:深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们详细介绍了鲸鱼算法的原理和优化过程。接着,我们将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中,并通过实验验证了该...
11个深度学习回归预测Matlab程序合集|基于鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络-多头自注意力机制组合回归预测模型WOA-CNN-LSTM-MultiAttention1.程序已经调试好,一键运行出图2.数据是excel保存,只需替换即可运行属于你的实验结果3.代码注释详细,可读性强,适合小白
MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测,CNN-LSTM结合注意力机制多输入分类预测。 模型描述 Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_LSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; ...
1.Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)结合自注意力机制(selfAttention)分类预测。2023年新算法KOA,MATLAB程序,多行变量特征输入,优化了学习率、...
数学建模必备回归预测模型。基于Matlab的BP回归、CNN回归、ELM回归、GA-BP回归、LSTM回归、PSO-BP回归、RBF回归、RF回归、SVM回归九种回归预测算法。回归算法是多特征输入,单特征输出,算法相互之间对比,可自行替换数据后预测。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 281
数学建模必备分类模型。基于Matlab的BP分类、CNN分类、ELM分类、GA-BP分类、LSTM分类、PSO-BP分类、RBF分类、RF分类、SVM分类九种分类识别算法。算法相互之间对比,可自行替换数据后分类识别。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 395、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 6
使用 Simulink 将深度学习应用部署到树莓派 - YUAN的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。优化参数,学习率,正则化,神经元个数。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://