通过将测试数据输入到SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们可以得到分类结果。通过比较分类结果和真实标签,我们可以评估算法的性能。 总结起来,基于麻雀算法优化注意力机制的SSA-CNN-LSTM-attention算法是一种有效的数据分类算法。它结合了卷积神经网络、长短记忆神经网络和注意力机制,并利用麻雀算法来优化注意力权重。通过实...
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; 5.麻雀算...
SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测 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MAP… 机器学习之...发表于机器学习之... CNN卷积神经...
CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像的特征,并进行分类。CNN的优点是能够自动学习图像中的特征,从而减少了手工特征提取的工作量。 接下来,我们介绍一下长短期记忆网络(LSTM)。LSTM是一种递归神经网络(RNN)的变体,专门用于处理序列数据。LSTM通过门控机制来捕捉...
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; ...
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-MATT麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测,SSA-CNN-LSTM-Multihead-Attention; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之...
SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(Matlab) 所有程序经过验证,保证有效运行。 可有偿替换数据及其他服务。 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Matlab2020b及以上,data为数据集,运行主程序SSA-CNN-LSTMTS,其余为函数文件无需运行,所有程序和数据放在一个文件夹; ...
SSA-CNN-LSTM,即麻雀搜索算法优化CNN-LSTM网络做预测的程序,优化网络的超参数,预测精度很高!ID:87150691315255700
当进行负荷预测时,长短期记忆(LSTM)神经网络模型存在的不足是:关键参数主要是依靠研究人员的经验选取的。为了解决此问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对其关键参数进行寻优,找到最优的模型参数。为提高预测精度,本文提出了SSA-CNN-LSTM模型,对CNN-LSTM模型的参数进行优化,从而得到该模型中较好的一组...
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(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; ...