1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMTS、Main2PSOLSTMTS、Main3QPSOLSTMTS、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; LSTM(长短时记忆模型)与粒子群算法优化...
1.【SCI一区级】Matlab实现BO-Transformer-LSTM时间序列预测,贝叶斯优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测,BO-Transformer-LSTM/Bayes-Transformer-LSTM(程序可以作为SCI一区级论文代码支撑,目前尚未发表),谢谢。 2.贝叶斯优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.da...
legend('LSTM预测测试数据','实际分析数据','Location','NorthWest','FontName','华文宋体'); title('LSTM模型预测结果及真实值','fontsize',12,'FontName','华文宋体') xlabel('样本','fontsize',12,'FontName','华文宋体'); ylabel('数值','fontsize',12,'FontName','华文宋体'); xlim([1 N])...
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM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...
预测应用:使用优化后的LSTM模型对未来的风电、负荷等时间序列数据进行预测。根据预测结果,可以进行风电场的运营调度、电力系统的负荷预测等应用。 基于量子粒子群算法优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法可以提高模型的预测性能和稳定性。通过引入量子粒子群算法,可以有效地优化LSTM模型的参数,提高模型的泛化能力和适应性...
基于MATLAB的多输入单输出数据预测未来思路介绍(以LSTM长短期记忆网络为例) 陆滁朴 3274 0 30:11 4、基于bp神经网络的时间序列预测-预测未来新数据代码详细教程 程序小怪的小课堂 3401 1 19:44 BP神经网络时间序列预测MATLAB代码实现过程——人口增长率预测的应用讲解 一起学习吧_ 9.3万 68 11:00...
在Matlab环境中,实现多变量时间序列预测的方法多种多样,本文将重点介绍三种模型:VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM和经典LSTM。首先,你需要对数据进行预处理,通过运行vmdtest脚本,执行变分模态分解(VMD)步骤,将复杂的时间序列数据分解为多个可解释的模态。接下来,是VMD-DBO-LSTM模型的运用。这个模型巧妙地将...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...
【基于Attention-LSTM多变量时间序列预测】 多模型(包括TPA-LSTM预测等),多图输出。 TPA-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!
本文介绍如何使用Matlab实现一种2024年新算法,即CPO-LSTM,这是一个冠豪猪优化的长短期记忆神经网络,用于时间序列预测。此方法在预测准确性方面有着显著提升。实现过程需要运行环境Matlab2021b,数据集为Excel格式,包含多个特征,预测单一变量,为多变量回归预测。主要程序文件名为main.m,直接运行即可完成...