在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
【24新算法】冠豪猪算法CPO优化卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM分类预测,CPO-CNN-LSTM多特征分类预测。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效
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; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; ...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
Deep learningMulti-time scale predictionUtilizing CPO algorithm to enhance prediction accuracy in CNN-LSTM approach.Combining CNN spatial analysis with LSTM temporal pattern recognition capabilities.Integrating long and short time scales for multi-scale prediction of pavement data....
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
Hence, this project aims to compare the performances of four-time series forecasting models, including Multilayer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and CNN-LSTM, in the context of univariate and multivariate analysis for CPO prices in Malaysia. ...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
2.组合预测类:CNN-SVM、CNN-LSTM/BiLSTM/GRU/BiGRU-Attention、Adaboost类、DBN-SVM等均可~ 3.分解类:EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD等分解模型均可~ 4.其他:机器人路径规划、无人机三维路径规划、DBSCAN聚类、VRPTW路径优化、微电网优化、无线传感器覆盖优化、故障诊断等等均可~ ...