CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 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: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参数被设定为变量,方便用户根据实际...
2025热门创新点!CNN-LSTM:神经网络时间序列预测代码逐行解读,迪哥带你手把手搭建自己的多特征变量时间序列预测模型!共计20条视频,包括:1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
使用多个小卷积核构成的卷积层代替较大的卷积层,两个3x3卷积核的堆叠相当于5x5卷积核的视野,三个3x3卷积核的堆叠相当于7x7卷积核的视野。一方面减少参数,另一方面拥有更多的非线性变换,增加了CNN对特征的学习能力; 引入1*1的卷积核,在不影响输入输出维度的情况下,引入更多非线性变换,降低计算量,同时,还可以用它来...
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...
CNN-LSTM模型代码实现 CNN-LSTM的tensorflow版本实现: def cnn_lstm(x): # 以正太分布初始化weight def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) #以0.1这个常量来初始化bias def bias_variable(shape): ...
2025最好出创新点的方向:CNN-LSTM!计算机博士带你神经网络时间序列预测代码逐行解读!(人工智能/深度学习) 1456 5 05:53:01 App 草履虫都能听懂!B站最全最详细的【时间序列预测模型】教程,从入门到精通!(LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer) 448 9 09:03:32 App 草履虫都能听懂!B站最全最详细的【时间...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真 本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。 90 1 1 ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线(若首...