以下是一个基于LSTM的时间序列预测的MATLAB代码示例: % 加载数据 data = csvread('time_series.csv'); % 数据预处理 data = normalize(data); train_data = data(1:end-10); test_data = data(end-9:end); % 创建训练集和测试集 lookback = 5; % 设置滑动窗口大小 X_train = []; y_train = ...
labels in train_
1.Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(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; 5.鹈鹕...
指定具有100个隐藏单元的双向LSTM层,并输出序列的最后一个元素。最后,通过包括大小为9的完全连接层,其后是softmax层和分类层,来指定九个类。 如果可以在预测时使用完整序列,则可以在网络中使用双向LSTM层。双向LSTM层在每个时间步都从完整序列中学习。例如,如果您无法在预测时使用整个序列,比如一次预测一个时间步长...
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1.MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高; 4.鹈鹕算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数; ...
LSTM是RNN的一种变种,可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。,如图一所示为LSTM的结构,LSTM网络由一个个的LSTM单元连接而成。 本文基于北方苍鹰算法优化LSTM(NGO-LSTM)研究,并用Matlab代码实现之。 📚2 运行结果 部分代码: function [error_test,pererror_test,MAPE_test,RMSE_test,NRMSE_test,MSE_test,R2...
我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法,其中BO指的是贝叶斯(Bayesian)算法,利用BO算法对LSTM模型的超参数进行优化选择,包括采取的历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元数、单元随机丢弃率、初始学习率,这样可以解决模型确定的问题。该程序可以直接用于对于时间序列的多步提前预测。为方便理解,我自定义了一个时间序列,...