1.MATLAB实现WOA-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; 5.鲸鱼算...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征…
总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...
基于LSTM-CNN-Attention的新闻分类研究 来自万方 作者陈秀明,储天启,王先传摘要 针对传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)无法很好的提取文本特征问题,提出了一种基于LSTM-CNN-Att... ...
The CNN-LSTM-SE model is compared with the LSTM, CNN-LSTM, and LSTM-attention models, and the models are evaluated using Precision, Recall, and F1-Score. The classification performance of the tested CNN-LSTM-SE classification prediction model is better, with a classification accuracy of 98.5%...
基于LSTM-Attention li CNN混合模型的文本分类方法 For the problem that traditional Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN) cannot reflect the importance of each word in the text ... 滕金保,孔韦韦,田乔鑫,... - 《Journal of Computer Engineering & Applications》 被引...
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; ...
总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...
建立了基于CNN-Bi LSTM-Attention积涝水位预测模型和基于改进YOLOv5s的目标识别模型,主要研究内容如下:1.提出一种基于CNN-BiLSTM-Attention的城市积涝水位预测模型。 宋建辉 - 山东财经大学 被引量: 0发表: 2024年 一种基于CNN和LSTM的深度学习数据挖掘方法 一种基于CNN和LSTM的深度学习数据挖掘方法,包括以下步骤:...
总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...