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; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境...
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...
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 本文提出了一种基于注意力机制的混合CNN-LSTM系统模型,如图1所示。该模型由CNN网络、LSTM网络、融合层和全连接层4部分构成。该模型的主要思路为:在通道1中,利用BiLSTM网络进行双向全局时间特征的充分提取;同时,在通道2中,利用一维卷积神经网络(o...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量分类预测1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别;2.MainCNN_LSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可;注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab200b及以上。4.注意力机制模块:SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构...
最后完成Reweight操作，对输入特征进行逐通道加权，实现特征在各通道上的重新分配。该模型的设计与实现参考了以下文献：> [1] 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [2] 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [3] 回归预测 | MATLAB实现CNN-...
实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能。与其他基准模型相比,EVO-CNN-LSTM-Attention模型的RMSE和MAE均较低,预测精度更高。 4. 结论 本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。该...
本文介绍如何使用MATLAB实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测模型。模型特点包括多输入，单输出和多分类能力。此模型提供了全面的数据可视化，包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数和F_measure等指标。模型实现中包含了完整源码...
综上所述,基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测方法具有重要的理论和实际意义。通过本文的研究,我们为时间序列预测任务提供了一种新的思路和方法,为各行各业提供了更为准确和鲁棒的预测工具,有望在实际应用中产生重要的影响。希望本文的研究成果...
本文探讨了在Matlab环境下实现的RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测算法。该方法通过优化卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multihead-Self-Attention）的参数配置，旨在提高预测性能和准确度。开普勒算法被用于优化学习率、卷积核大小和神经元个数，以最小化...
1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention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、核密度估计...