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...
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: 数据预处理:...
基于CNN-LSTM的风电功率预测研究是当前能源领域和人工智能领域的一个重要方向。CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的优势,能够同时捕捉输入数据的空间特征和时间序列中的长期依赖关系,从而提高风电功率预测的准确性和稳定性。以下是对基于CNN-LSTM的风电功率预测研究的详细分析: 一、研究背景与...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...
预测效果 基本描述 1.Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(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,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
1.MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高; 4.鹈鹕算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数; ...
简介:基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现数据回归预测附Matlab代码 ✅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👇 ...
创新|霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM 高创新,预测方向小论文有救了!霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM【RIME-CNN-LSTM-Attentio】(附matlab代码实现) - 荔枝科研社于20240417发布在抖音,已经收获了6108个喜欢,来抖音,记录美好生活!
简介:【LSTM预测】基于麻雀算法优化卷积神经网络结合长短时记忆SSA-CNN-LSTM(多输入单输出)电力负荷预测含Matlab代码 ✅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。
基于BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多特征分类预测一键对比(仅运行一个main即可) [原创未发表] Matlab代码 赠送BKA原文献 基于黑翅鸳算法优化卷积神经网络结合长短期记忆神经网络(BKA-CNN-LSTM)的数据多特征分类预测一键对比 Matlab代码 1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!