1 LSTM控制流程LSTM的控制流程:是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据,不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。 这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。咋一看这些运算操作时可能有点复杂,但没关系下面将带你一步步了解这些运算操作。 2 核心概念LSTM 的核心概念在于细胞状态以及...
定义二维CNN- LSTM网络,用于预测序列的类别标签,网络结构如下代码所示: 对于序列输入,指定一个序列输入层,其输入大小与输入数据匹配,并设置MinLength选项为训练数据中最短序列的长度。使用二维CNN架构来学习一维图像序列中的空间关系,包括四个重复的卷积、批量归一化、ReLU和最大池化层块,并逐渐增加第三和第四卷积层的...
定义二维CNN - LSTM网络,用于预测序列的类别标签,网络结构如下代码所示: 对于序列输入,指定一个序列输入层,其输入大小与输入数据匹配,并设置选项为训练数据中最短序列的长度。使用二维CNN架构来学习一维图像序列中的空间关系,包括四个重复的卷积、批量归一化、ReLU和最大池化层块,并逐渐增加第三和第四卷积层的滤波器...
同时设置CNN-LSTM-Attention模型的最大迭代次数为500,学习率为0.005,得到的结果如下所示(以上参数均可自行更改): 预测未来效果图: 训练集预测结果图: 测试集预测结果图: 预测结果展示: 可以看到,CNN-LSTM-Attention模型能够较好预测未来趋势,当然,由于深度学习模型迭代具有随机性,因此每次运行结果可能会不同,小伙伴们...
CNN-lstm-SAM 网络由卷积层、lstm层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;lstm层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。 LSTM是RNN的一种变体,特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门...
时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的时序建模能力,用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 ...
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; ...
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Matlab2020b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...
在MATLAB 中实现 CNN-LSTM 模型,可以充分利用 MATLAB 提供的深度学习工具箱。以下是一个基本的 CNN-LSTM 混合模型的 MATLAB 代码结构,以及如何在 MATLAB 中定义 CNN 层、LSTM 层,并将其连接,最后展示如何编译和训练这个模型,并提供一个简单的数据加载和预处理示例。 1. 基本 CNN-LSTM 模型代码结构 以下是一个...