CNN是一种通过卷积计算的前馈神经网络,其是受生物学上的感受野机制提出的,具有平移不变性,使用卷积核,最大的应用了局部信息,保留了平面结构信息。 3 CNN五种结构组成3.1 输入层在处理图像的CNN中,输入层一般代表了一张图片的像素矩阵。可以用三维矩阵代表一张图片。三维矩阵的长和宽代表了图像的大小,而三维矩阵的...
CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参数被设定为变量,方便用户根据实际...
注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2023a及以上。 CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特征,而较大的卷积核可以捕获更宏观的特征。 LSTM神经元个数:LSTM是一种适用于...
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...
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 % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 ...
卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)是目前深度学习领域中应用最为广泛的两种网络结构。CNN主要用于处理图像数据,而LSTM则擅长处理时序数据。Adaboost是一种集成学习算法,通过迭代训练多个弱分类器,并将它们组合成一个强分类器。将这三种算法结合起来,可以得到一个强大的数据回归预测模型。
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on ...
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matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测, 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合-注意力机制的多输入多输出回归预测,Matlab程序。数据格式为excel!需替换数据后,修改代码开头的outdim值即可运行(outdim为输出个数) 其中LSTM可以更换为BILSTM,GRU,BIGRU。 1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 2、评价指标包括:R2...