基于RIME-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、RIME-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码,每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! 3...
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1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测,开普勒算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 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...
1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, 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多指标评价; 5.霜冰...
在Matlab环境下实现RIMECNNLSTMMultiheadAttention多变量多步时序预测，需要遵循以下步骤：环境准备：Matlab版本：确保使用Matlab2023a及以上版本。模型构建：CNN部分：配置卷积神经网络，包括选择卷积核大小。卷积核大小的选择需权衡细节特征和宏观特征的提取能力。LSTM部分：构建长短时记忆网络，并确定LSTM神经元...
本文探讨了在Matlab环境下实现的RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测算法。该方法通过优化卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multihead-Self-Attention）的参数配置，旨在提高预测性能和准确度。开普勒算法被用于优化学习率、卷积核大小和神经元个数，以最小化...
1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测,开普勒算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 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...