1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excit...
多维时序 | 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 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.main.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...
1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM分位数回归卷积长短期记忆神经网络的时间序列区间预测模型; 2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出,含不同置信区间图、概率密度图; 3.data为数据集,功率数据集,用过去一段时间的变量,预测目标,目标为最后一列,也可适用于负荷预测、风速预测;MainQRCNN_LSTMTS为...
时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测,运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测; 2.单变量时间序列预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极...
本文介绍了一种基于Matlab的多变量时间序列预测方法，具体为BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention模型。该模型融合了贝叶斯优化、卷积神经网络、长短期记忆网络以及多头注意力机制，实现了对多变量时间序列的有效预测。该模型的核心是Multihead-Self-Attention机制，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的注意...
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测
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、训练过程以及效...
本文档详细介绍了利用MATLAB实现CNN-LSTM-Attention模型来进行多变量时间序列预测的方法,涵盖了数据生成、模型构造、训练以及预测全流程。通过自动生成的时间序列数据集,演示了从原始数据预处理、模型各组成部分的具体编码实现(如attention机制),到最后对模型的效果进行度量及图表表示的所有操作。适合有一定MATLAB编程能力的人...
基于CNN-LTTM的时间序列预测模型设计与实现 项目基本介绍 本项目旨在使用卷积长短期记忆神经网络(CNN-LTTM)对时间序列数据进行预测。该模型结合了CNN的特征提取能力和LTTM的时间序列预测能力,适合处理具有时序特性的多维数据。 项目特点 模型组合:结合CNN和LTTM,充分利用两者的优点。