CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷 积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征,并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作,每个卷积层包含 1 个卷积操...
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...
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆网络)时间序列回归预测模型,是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法,旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数,以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。 4.1 遗传算法(GA...
整个CNN- LSTM 网络风功率训练预测模型如图所示。从图4可看出,CNN-LSTM 网络模型主要由两部分组成:首先输入数据经过CNN 网络,通过卷积和池化操作,实现对数据特征的提取和降维;经CNN 网络处理过的数据输入到LSTM 网络,LSTM 网络中的遗忘门、输入门和输出门通过大量数据的不断迭代训练调整自身参数,使它能从CNN 网络提...
完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测。 %% 参数设置 options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 100,... % 最大训练次数 'MiniBatchSize',64,... % 批处理 ...
【基于CNN-LSTM的深度神经网络模式分类识别模型】基于CNN-LSTM的深度神经网络模式分类识别模型,预测效果如上, CNN-LSTM源码地址: https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpqZk51r CNN-BiLSTM源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpqZk59r 运行环境:Matlab2020b 命令窗口输出识别准确率ACC。需要定制同学添加QQ【...
【基于CNN-LSTM的数据回归预测】多模型(包括CNN-LSTM多输入单输出回归预测等),多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 CNN-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pt CNN-BiLSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpiTk5pu CNN-GRU源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZ2ak5pu 全家桶源码:https://...
11个深度学习回归预测Matlab程序合集|基于鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络-多头自注意力机制组合回归预测模型WOA-CNN-LSTM-MultiAttention1.程序已经调试好,一键运行出图2.数据是excel保存,只需替换即可运行属于你的实验结果3.代码注释详细,可读性强,适合小白
本研究采用MATLAB平台，实现了一种结合了CNN、LSTM和注意力机制的多输入单输出回归预测模型。此模型旨在解决复杂数据集中的回归问题。具体实现如下：数据集包含7个输入特征与1个输出特征，数据格式为Excel文件。主程序文件名为'MainCNN_LSTM_Attention.m'，通过运行此程序即可实现预测。结果通过命令窗口输出，...
CNN-LSTM的时间序列预测（Matlab）1.所有程序经过验证，保证可以运行；2.预测的是单变量时间序列数据；3.所有文件放在一个文件夹运行，文件解释如下：CNN_LSTMTS.m为主程序，需要运行；其余m文件是子函数，无需运行，data是数据集；运行环境Matlab2020b;原创文章，转载请说明出处 文章涉及到的程序或代码下载地址：htt...