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...
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Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
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，...
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。该模型采用能量谷算法优化卷积神经网络,增强了网络的特征提取能力;引入注意力机制,赋予模型对重要特征的关注能力;采用长短记忆网络,捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。实验结果表明,...
基于RTH-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、RTH-CNN-LSTM、CNN-LSTM、四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) [原创未发表] Matlab代码 可赠送RTH原文献 每个模型的预测结果和组合对比结果都有!23年Nature子刊算法 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。
回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测,✅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?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信
最后,我们将所有这些组件结合在一起,形成GWO-CNN-LSTM-Attention算法。算法的输入是多个风电数据,包括风速、风向、温度等。算法的输出是预测的风电功率。通过对风电数据进行特征提取、模式识别和时间序列建模,我们的算法可以准确地预测未来时间点的风电功率。