1.Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_BiLSTM.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
随着深度学习技术的不断发展和风电场规模的扩大,基于CNN-BiLSTM的风电功率预测方法将在实际应用中发挥更加重要的作用。未来的研究可以进一步探索不同网络结构和优化算法的组合方式,以提高模型的预测精度和鲁棒性。同时,加强多源异构数据的融合与利用也是未来研究的重要方向之一。
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...
Matlab实现CNN-BiLSTM-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_BiLSTM_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...
最后,我们将对比实验结果进行分析,并得出结论。通过对比实验,我们发现SSA-biLSTM模型相对于传统的ARIMA模型在电力需求预测上具有更高的准确性和泛化能力。这表明基于麻雀算法优化的双向长短时记忆(SSA-biLSTM)模型在电力需求预测领域具有很大的潜力,并值得进一步研究和应用。
Adaboost是一种集成学习算法,它通过训练一系列弱分类器并将它们组合起来来构建一个强分类器。在回归预测任务中,Adaboost可以通过组合多个基本的回归模型来提高预测的准确性。将CNN-BILSTM作为基本的回归模型,然后利用Adaboost算法来提升其性能,可以得到一个更加强大和鲁棒的预测模型。
简介:这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分...
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
基于卷积神经网络-双向长短时记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测(CNN-BiLSTM-SE)基于MATLAB环境 替换自己的数据即可基本流程:首先通过卷积神经网络CNN进行特征提取,然后通过通道注意力机制SE对不同的特征赋予不同的 - 抹茶味软多多于20240430发布在抖音,已经收
这份MATLAB源代码资源详尽地阐述了如何在MATLAB环境中实现一种高级的时间序列分析方法,即使用卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)相结合的注意力机制进行预测。它不仅包含了从数据合成到模型构建的全过程,如数据生成、特征工程的实践步骤,还特别关注了CNN-BiLSTM-Attention模型的详细设计和实现。通过训练和测...