首先,CNN-LSTM-Attention算法利用CNN来提取输入数据的特征。CNN是一种专门用于图像处理的神经网络模型,通过卷积操作可以有效地捕捉到图像中的局部特征。在CNN的基础上,LSTM模型被引入用于处理时间序列数据。LSTM具有记忆单元和门控机制,可以有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。 接下来,SE注意力机制被引入到CNN-LS...
基本描述 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; ...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
In order to improve the screening efficiency of electrocardiogram and reduce the pressure on medical staff, a model based on convolutional neural network, long and short-term memory neural network and SE network (CNN-LSTM-SE), was proposed to divide electrocardiogram into five categories. T...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征…
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(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,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, 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和MBE多指标评价; ...
Code Folders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History5 Commits SE-BLOCK_CNN_LSTM.ipynb 10/02/2025 Feb 10, 2025 SE-BLOCK_CNN_LSTM_KFold.ipynb 10/02/2025 Feb 10, 2025 plant_health_datawithnomalization.csv data Jan 26, 2025 ...
为进一步提升短期风电功率的预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解-样本熵(complementary ensemble empirical mode decomposition-sample entropy,CEEMD-SE)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆-门控循环单元(longshorttermmemory-gatedrecurrentunit,LSTM-GRU)的短期风电功率预测模型.首先,利用...
CNN擅长提取图像数据的局部特征,而LSTM则擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系。通过结合两者的优势,我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息,减少参数降低过拟合风险,从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数
本文提出了基于特征融合的空间目标识别方法,采用CNN和LSTM组合的深度学习网络,利用雷达回波信号的时频特征和HRRP特征进行融合识别。本文仿真的训练集和测试集存在多种信噪比(-5d B,-10d B和-15d B)。在上述数据集上,该方法的分类精度能够达到93.90%。关键词:...