如果想要更改预测未来数据的数量,只需找到上面的ST变量更改对应数字即可,非常方便,适合新手小白~ 完整代码 如果需要获得文中的完整代码,可查看链接中获取方式: Matlab一键实现CNN-LSTM-Attention模型对未来数据的预测 发布于 2024-12-02 13:52・IP 属地江苏 ...
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: ...
1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excit...
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，...
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 目录 多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 预测效果 基本介绍 程序设计 往期精彩 参考资料 预测效果 基本介绍 CNN-LSTM-Attention多...
实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能。与其他基准模型相比,EVO-CNN-LSTM-Attention模型的RMSE和MAE均较低,预测精度更高。 4. 结论 本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。该...
[Image of TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention model structure] 该模型由以下部分组成: **卷积层:**提取图像中的空间特征。 **LSTM 层:**处理序列数据。 **多头注意力层:**同时关注序列的不同部分。 **全连接层:**输出分类结果。 为了优化模型的超参数,本文采用了凌日优化算法。凌日优化算法是一种基于种群...
本文介绍如何使用MATLAB实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测模型。模型特点包括多输入，单输出和多分类能力。此模型提供了全面的数据可视化，包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数和F_measure等指标。模型实现中包含了完整源码...
1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指比输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计...
本文介绍了一种基于Matlab的多变量时间序列预测方法，具体为BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention模型。该模型融合了贝叶斯优化、卷积神经网络、长短期记忆网络以及多头注意力机制，实现了对多变量时间序列的有效预测。该模型的核心是Multihead-Self-Attention机制，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的注意...