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SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测,功率预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入输出单个变量,时间序列预测; 4.data为数据集,excel数据,单变量时间序列数据集,main.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、MAE、MAPE和MBE多指标评价; 6.麻雀...
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...
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信息,学习局部...
在MATLAB中，我们构建了一种先进的时序预测模型：BO-CNN-LSTM（贝叶斯优化卷积长短期记忆神经网络），特别应用于股票价格的预测。该模型的优势在于，它借助贝叶斯优化策略，能够有效地利用历史调优信息，智能地减少目标函数评估次数，从而提升参数搜索的效率。在模型训练过程中，我们采用了ADAM优化算法对网络权重...
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
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...