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...
首先对数据进行处理,然后将处理过的数据和选定的历史数据输入到CNN-LSTM网络中,进行训练,确定模型参数,最后实现对时间序列的预测。 CNN-LSTM模型 CNN网络架构 CNN 网络可提取多维时间序列数据在空间结构上的关系,它主要由卷积层和池化层组成,利用局部连接、权值共享等特征大幅降低模型参数的数量、提取数据特征、加快训练...
1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_LSTMTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设计 完整源码和数据获取方式...
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...
通过基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型,实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据。负荷需求量预测为典型的时序预测问题,负荷需求量变化受不同特征影响,并且短时间内各特征的影响程度不同[13]。本文对热电联产企业历史数据进行实验,设计并调整模型结构,最终搭建一种有效的时序预测模型,实验预测结果优于自回归积分滑动平均、...
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络(LSTM)结合起来,并使用多头注意力机制来增强模型的表达能力。 每个输入时间序列的变量都经过一个卷积层进行特征提取,并将卷积层的输...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 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; ...
卷积神经网络 (CNN) 提取特征,双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 保留关键特征以提高预测的准确性。 预测结果 程序设计 完整源码和数据下载:CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测 运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。 clc; clear; clearvars ...
接着,卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,特别适用于处理具有网格结构的数据,如图像。在时间序列预测中,CNN可以通过卷积操作提取数据的局部特征,并通过池化操作降低数据的维度,从而减少模型的计算复杂度。 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),擅长处理序列数据中的长期依赖关系。通过其门控机制,LSTM...
通过基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型,实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据。负荷需求量预测为典型的时序预测问题,负荷需求量变化受不同特征影响,并且短时间内各特征的影响程度不同[13]。本文对热电联产企业历史数据进行实验,设计并调整模型结构,最终搭建一种有效的时序预测模型,实验预测结果优于自回归积分滑动平均、...