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...
是一个向量,是各个LSTM cell中cell的值组成的向量。 是一个输入样本,也是一个向量。 把LSTM cell看作是一个neuron来看LSTM和传统神经网络的联系时。LSTM cell的输入是一个4个scalar(一个input,以及三个控制gate开闭的信号)。 输入向量 经过transform后得到一个向量,每个向量的每一维就是每一个LSTM cell的输入sca...
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...
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，...
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 ...
简介:【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解 一、BertModel的输入和输出 from transformers import BertModelbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out=bert(context, attention_mask=mask) 1. 输入
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...
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 ...
myNet.parameters()#***模型构造方法2.1 nn.Sequential***myNet = torch.nn.Sequential( nn.Linear(10,10), nn.Tanh(), nn.Linear(10,10) ) [param.shapeforparaminmyNet.parameters()] [(name, param.shape)for(name, param)inmyNet.named_...
pytorch常规操作-张量扩增、维度扩展、梯度取反、求梯度、CNN与LSTM输入输出维度含义等等 0,有时间看源码还是看看源码吧,不然永远是个菜鸡。。。虽然看了也还是菜鸡。。。 https://github.com/pytorch 0,常用方法总结 '''===1,资源配置==='''torch.cuda.is_available() .to(torch.device('cuda:0')) .cud...