1 概述LSTM-Attention是一种结合了LSTM(长短期记忆)… 依然 对奈奎斯特稳定性判据的matlab/simulink辅助验证 写在前面个人记录下matlab使用 参考: 林深时见鹿:初学拉扎维时被模拟ICer跳过的章节--奈奎斯特稳定性判据 Erick-Chiang:利用Simulink绘制控制系统的Bode图正文奈奎斯特稳定性判据是基于… 拾柒发表于学习笔记...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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Matlab200b及以上。 4.注意力机制模块: ...
MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测,CNN-LSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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...
结合了Attention 机制的LSTM功率预测模型能够判断各输入时刻信息的重要程度,模型的训练效率得以提高。Attention 机制通过对LSTM 的输入特征赋予了不同的权重,突出了关键的影响因素,帮助LSTM 做出准确的判断,而且不会增加模型的计算和存储开销。 程序设计 完整程序和数据下载地址:MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 ...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
总结: 基于LSTM-Attention的时间序列预测算法是一种强大的工具,它结合了LSTM模型的序列建模能力和注意力机制的灵活性。通过合理的数据准备、序列化、模型构建和训练调优,我们可以构建出准确性高、稳定性好的时间序列预测模型。然而,该算法也存在一些挑战,如选择合适的超参数和避免过拟合等。因此,在实际应用中,我们需要...
【摘要】 一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分,由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的递归神经网络(R... 一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分,由LSTM模块和Attention模块组成。
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...