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...
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...
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...
在SSA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型中,首先使用SSA对温度时间序列数据进行分解,然后将分解后的数据输入到CNN中进行特征提取,接着将提取的特征输入到LSTM中进行序列建模,最后使用多头注意力机制对LSTM的输出进行加权组合,得到最终的温度预测结果。 为了进一步优化SSA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型,本文引入了麻雀算...
综上所述,基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测方法具有重要的理论和实际意义。通过本文的研究,我们为时间序列预测任务提供了一种新的思路和方法,为各行各业提供了更为准确和鲁棒的预测工具,有望在实际应用中产生重要的影响。希望本文的研究成果...
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
实现特征在各通道上的重新分配。该模型的设计与实现参考了以下文献：> [1] 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [2] 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [3] 回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测 ...
数学建模必备回归预测模型。基于Matlab的BP回归、CNN回归、ELM回归、GA-BP回归、LSTM回归、PSO-BP回归、RBF回归、RF回归、SVM回归九种回归预测算法。回归算法是多特征输入,单特征输出,算法相互之间对比,可自行替换数据后预测。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 281
MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。