遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的全局优化算法,通过“选择”、“交叉”(杂交)和“变异”等操作,逐步优化个体群体,寻找问题的最优解。在CNN-LSTM模型优化中,GA的目标是找到一组最佳超参数(如学习率、网络结构参数等),使得模型的预测性能指标(如均方误差、R²分数等)最优。 4.2 GA优化CNN-LSTM步骤 CNN...
6.输出最优网络参数:将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数,代入 CNN-lstm-SAM 网络中,对测试数据进行预测,得到最终的预测结果。
同时设置CNN-LSTM-Attention模型的最大迭代次数为500,学习率为0.005,得到的结果如下所示(以上参数均可自行更改): 预测未来效果图: 训练集预测结果图: 测试集预测结果图: 预测结果展示: 可以看到,CNN-LSTM-Attention模型能够较好预测未来趋势,当然,由于深度学习模型迭代具有随机性,因此每次运行结果可能会不同,小伙伴们...
通过基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型,实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据。负荷需求量预测为典型的时序预测问题,负荷需求量变化受不同特征影响,并且短时间内各特征的影响程度不同[13]。本文对热电联产企业历史数据进行实验,设计并调整模型结构,最终搭建一种有效的时序预测模型,实验预测结果优于自回归积分滑动平均...
1 卷积神经网络(CNN)定义 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
Matlab实现CNN-LSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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;
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;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...
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; ...
LSTM是一种能够处理序列数据的循环神经网络模型。它通过门控机制来记忆和遗忘之前的信息,并根据当前的输入来预测下一个输出。LSTM在处理时序数据时表现出色,尤其适用于自然语言处理和语音识别等任务。 在本文的算法中,我们将CNN和LSTM结合起来,以利用它们各自的优势来处理数据分类预测问题。具体的步骤如下: ...
卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)是目前深度学习领域中应用最为广泛的两种网络结构。CNN主要用于处理图像数据,而LSTM则擅长处理时序数据。Adaboost是一种集成学习算法,通过迭代训练多个弱分类器,并将它们组合成一个强分类器。将这三种算法结合起来,可以得到一个强大的数据回归预测模型。