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贝叶斯优化CNN-LSTM回归预测matlab代码 贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想,通过不断探索各种参数组合的结果,根据已有信息计算期望值,并选择期望值最大的组合作为最佳策略,从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。 数据为Excel股票预测数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程...
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 %CNN-GRU-ATT layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2); %训练 [Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2,NTsp_train, layers, options); ...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼...
2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; ...
本文提出了一种基于注意力机制的混合CNN-LSTM系统模型,如图1所示。该模型由CNN网络、LSTM网络、融合层和全连接层4部分构成。该模型的主要思路为:在通道1中,利用BiLSTM网络进行双向全局时间特征的充分提取;同时,在通道2中,利用一维卷积神经网络(one-dimensionalconvolutionalneuralnetwork,1DCNN)对时序信号沿时间轴正方向...
总体而言,CNN用作特征(融合)提取,然后将输出的feature映射为序列向量输入到LSTM当中。 针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短时记(long short-term memory,LSTM)神经网络的短时交通流预测方法。
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