CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: 遗传算法作为一种全局优化方法,用于...
1.【SCI一区级】Matlab实现GA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(程序可以作为SCI一区级论文代码支撑); 2.基于GA-TCN-LSTM-Attention遗传算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 3.输入多个特征,输出单个...
本发明公开了一种融合GAAttentionLSTM算法的樱桃裂果环境参数预测方法,包括:获取温室樱桃种植的环境数据,通过相关性分析方法得出与樱桃裂果具有强相关性的环境特征,并对所述环境特征进行归一化处理;采用滑动窗口方法,将处理后的环境特征数据生成矩阵形式;构建基于遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)并加入注意力(Attention)机制的...
【多变量时间序列预测 | Attention-LSTM】Attention-LSTM预测| TPA-LSTM时间注意力机制 | 注意力机制长短期记忆神经网络 机器学习之心· 2022-4-24 578000:45 基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 MATLAB机器学习深度学习· 2023-3-20 92001:52 基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时...
一种基于LSTM-GRU模型的新能源场站网络安全攻击检测方法 一种融合注意力机制的卷积神经网络,门控循环单元和长短期记忆网络的CNN-GRU-LSTM-attention混合预测模型.利用CNN对多维数据特征进行提取,引入注意机制增强GRU和LSTM在... 刘珊,李瑞,杨华,... 被引量: 0发表: 0年 基于LSTM-GRU的矿井涌水量预测预警方法研究...
Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,用于处理时间序列数据;适用平台:Matlab 2023及以上 1.data为数据集,格式为excel,多个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.主程序文件,运行即可; ...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
ga优化前: ga优化后: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。
ga优化前: ga优化后: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测。 %% 遗传算法优化TCN-LSTM-Attention,实现多变量输入单步预测 clc; clear close all X = xlsread('data.xlsx'); num_samples = length(X); % 样本个数 kim = 6; % 延时步长(kim个历史数据作为自变量) ...