设置预测变量和响应,时间步长为1 XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1); YTrain = dataTrainStandardized(2:end); 设置网络结构 numFeatures = 1;%输入特征维数 numResponses = 1;%输出响应维数 numHiddenUnits = 100;%隐层神经元数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) bilstmLayer(numHi...
1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM、BiLSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为多输入单输出数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMNN、Main2PSOBiLSTMNN、Main3QPSOBiLSTMNN、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集,输入多个特征,输出单个变量; BiLSTM(双...
综合运用BILSTM、GMDH和GA_NN模型进行预测研究时,可以充分利用它们各自的优势,提高预测的准确性和稳定性。比如可以使用BILSTM网络来捕捉时间序列的时序特征,GMDH模型来建立复杂的非线性关系,然后通过使用遗传算法优化神经网络的结构和参数,以找到最佳的预测模型配置。这种综合方法可能对某些需要考虑长期依赖关系和非线性关系...
CNN-BiLSTMLSTM模型结合了CNN和BiLSTMLSTM的优点,本文使用的CNN-BiLSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵)更具表现力...
总之,本篇博客介绍了一种基于麻雀算法优化的双向长短时记忆(SSA-biLSTM)模型,用于预测电力需求序列数据,并对其与传统方法进行了对比分析。通过实验结果的对比,我们验证了SSA-biLSTM模型在电力需求预测上的优越性,为电力需求预测领域的研究和应用提供了新的思路和方法。希望本篇博客能对相关领域的研究者和从业者有所帮...
【EI级】TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 3055 0 00:21 App 【SCI一区级】GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测 1042 0 00:18 App 【EI级】TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 169 0 00:17 App SLWCHOA-Transformer-BiLSTM混合改...
GWO-BiLSTM多变量回归预测,灰狼算法优化双向长短期记忆网络的回归预测(Matlab) 1.data为数据集。 2.MainGWO_BiLSTMNN.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.灰狼算法优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。
BILSTM、LSTM模型网络结构和神经元个数分别如图3(a)和图3(b)所示。 图3 预测模型搭建 图3(a)为BILSTM神经网络预测模型,其结构如下。 结构第一层为LSTM层的初始神经元个数为128。结构第二层为BILSTM,初始神经元个数为128,激活函数使用ReLu。结构第三层为全连接层,神经元个数为128,激活函数使用ReLu。结构第...
智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统 ⛄ 内容介绍 为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用"双斜率"法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;...
【摘要】 一、双向长短时记忆(biLSTM)简介 1 LSTM网络基本原理 LSTM在RNN的基础上增加了单元状态,并引入内部“门”机制调节信息流,避免RNN出现的“梯度爆炸”和“梯度消失问题”。LSTM的结构算... 一、双向长短时记忆(biLSTM)简介 1 LSTM网络基本原理 ...