在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 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...
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention 基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真 - 简简单单做算法于20240402发布在抖音,已经收获了814个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1.Matlab实现PSO-CNN-BiGRU-Attention粒子群优化算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测,含优化前后对比,要求Matlab2023版以上; 2.单变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价; 5.算法优化学习率,神经元个数,注意...
通过基于粒子群算法优化CNN-BiGRU-Attention模型的风电功率预测研究,可以显著提升预测精度和计算效率。具体成果可能包括: 预测精度提升:相比传统预测方法,优化后的模型在风速变化较大或复杂气象条件下表现出更好的预测稳定性和可靠性。 计算效率提高:通过优化模型结构和参数,减少计算复杂度,提高预测速度。
【分类预测】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测 259 -- 0:18 App 【分类预测 | WOA-CNN-BiGRU特征分类】WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多特征分类预测 241 -- 0:13 App 【分类预测】KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆...
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制WOA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。 94 -- 0:16 App 基于径向基神经网络RBF多输入多输出预测,RBF多变量回归预测,matlab代码。 551 1 2:28 App 基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)时间序列预...
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: 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 ...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。粒子...
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: ...