1.data为数据集,格式为excel,4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.CNN_LSTM_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 注意程序和数据放在一个文...
1.Matlab实现Transformer-LSTM多变量时间序列预测,Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,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、RMSE、MAE、...
1.Matlab实现贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测,BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention; MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种...
多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测 1.Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测,遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制; 遗传算法算法优化LSTM的学习率,隐藏层节点,正…
在时间序列预测领域,TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构,分别是TCN(Temporal Convolutional Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)和多头注意力机制(Multihead Attention)。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系,从而提高预测的准确性和稳定性。
【基于Attention-LSTM多变量时间序列预测】 多模型(包括TPA-LSTM预测等),多图输出。 TPA-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!
本文介绍一种基于Matlab的Transformer-LSTM多变量时间序列多步预测方法。该方法应用于负荷预测领域，旨在预测未来的时间序列数据。具体而言，首先，采用前96*2个时刻的特征数据与负荷数据，预测未来96个时刻的负荷值。多变量时间序列数据集，如负荷数据集，是该预测模型的输入。为了使模型易于应用和调整，我们...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...
在Matlab环境中，实现多变量时间序列预测的方法多种多样，本文将重点介绍三种模型：VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM和经典LSTM。首先，你需要对数据进行预处理，通过运行vmdtest脚本，执行变分模态分解（VMD）步骤，将复杂的时间序列数据分解为多个可解释的模态。接下来，是VMD-DBO-LSTM模型的运用。这个模型巧妙地将...
本文旨在介绍如何在Matlab环境中利用TCN-LSTM（时间卷积长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列的预测。支持Matlab2023a及以上版本运行，它适用于处理包含多个输入特征，但目标变量为单个的情况。预测过程中，着重考虑了历史数据对结果的影响，整个预测流程通过主程序main.m来驱动，所有相关文件需组织在同一个...