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...
在时序预测任务中,注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测。 %% 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...
间依赖性。 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...
1.Matlab实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指比输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度...
1.Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置...
1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指标输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计概率密度图; ...
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。
本次运行测试环境MATLAB2020b,MATLAB实现CNN-LSTM多变量时间序列预测,卷积长短期记忆神经网络。深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高预测性能, 现已提出了许多组合模型。
本次运行测试环境MATLAB2020b,MATLAB实现CNN-LSTM多变量时间序列预测,卷积长短期记忆神经网络。 深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高 预测性能, 现已提出了许多组合模型。