此外,还可以研究如何将GTO-CNN-LSTM模型应用于更复杂的实际问题,例如考虑噪声数据和缺失数据的影响。 2 运行结果 部分代码: function result(true_value,predict_value,type) disp(type) rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2)); disp(['根均方差(RMSE
CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的深度学习模型。该模型通过CNN提取输入数据的空间特征,如风速、风向、温度等气象数据的空间分布特征;然后,通过LSTM捕捉这些特征在时间序列中的长期依赖关系,从而实现对风电功率的准确预测。 1. CNN部分 CNN主要用于图像处理,但在风电功率预测中,它可...
程序设计 完整代码:MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc %% 导入数据 data = readmatrix('day.csv'); data = data(:,3:16); res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码...
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵...
具体来说,CNN-LSSVM模型的RMSE为0.012,MAE为0.009,MAE为0.025。而ARIMA模型的RMSE为0.021,MAE为0.015,MAE为0.038。LSTM模型的RMSE为0.016,MAE为0.012,MAE为0.032。 结论 本文提出了一种基于卷积神经网络和最小二乘支持向量机的短期用水量回归预测模型,称为CNN-LSSVM。该模型利用CNN提取时序数据中的特征,并使用LSSVM...
代码配有详细的注释，便于学习和调试。总之，该模型融合了CNN、LSTM、SAM和Attention机制，提供了强大的数据分类预测能力。其简洁的代码结构和直观的数据分析工具，使其在实际应用中具有较高的实用性和可操作性。无论是初学者还是经验丰富的开发者，均可轻松上手，利用此模型解决复杂的数据分类问题。
4.代码质量高,注释清楚,含数据预处理部分,处理缺失值,如果为nan,则删除,也含核密度估计; 5.运行环境Matlab2021及以上。 模型描述 多头注意力卷积长短期记忆神经网络(Multi-Head Attention Convolutional LSTM,MHAC-LSTM)是一种用于处理多变量时间序列预测问题的深度学习模型。它将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网...
创新|霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM 高创新,预测方向小论文有救了!霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM【RIME-CNN-LSTM-Attentio】(附matlab代码实现) - 荔枝科研社于20240417发布在抖音,已经收获了1.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这个MATLAB资源是一份实战指南,它详细地介绍了如何在MATLAB环境中构建和应用一种先进的时间序列预测模型——结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的CNN-LSTM-Attention模型。资源不仅涵盖了数据预处理,如数据生成和标准化,还涉及了模型设计的各个环节,包括网络结构配置、训练过程以及...