基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆网络)时间序列回归预测模型,是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法,旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数,以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。 4.1 遗传算法(GA...
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...
在时间序列数据中,CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T],通过卷积层可以生成一组特征映射: CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核,用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量并增强模型的鲁棒性...
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...
1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_LSTMTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设计 完整源码和数据获取方式...
CNN-LSTM网络 程序设计 预测结果 参考资料 致谢 基本介绍 本次运行测试环境MATLAB2020b 深度学习方法因其具有较强的数据特征提取和拟合能力,近年来得到迅速发展,常见的深度学习模型有深度信念网络(deep belief networks,DBN)、深度受限玻尔兹...
CNN-LSTM的时间序列预测(Matlab) 1.所有程序经过验证,保证可以运行; 此价格为程序价格,不含讲解 2.预测的是单变量时间序列数据; 3.所有文件放在一个文件夹运行,文件解释如下: CNN_LSTMTS.m为主程序,需要运行; 其余m文件是子函数,无需运行,data是数据集;运行环境Matlab2020b; ...
【基于CNN-LSTM的深度神经网络模式分类识别模型】基于CNN-LSTM的深度神经网络模式分类识别模型,预测效果如上, CNN-LSTM源码地址: https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpqZk51r CNN-BiLSTM源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpqZk59r 运行环境:Matlab2020b 命令窗口输出识别准确率ACC。需要定制同学添加QQ【...
【基于CNN-LSTM的数据回归预测】多模型(包括CNN-LSTM多输入单输出回归预测等),多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 CNN-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pt CNN-BiLSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpiTk5pu CNN-GRU源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pu 全家桶源码:https://...
MATLAB2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的时序建模能力,用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。