CNN模型使用时间卷积来提取子系列特征。TimesNet将原始的一维时间序列转换为二维空间,并通过卷积捕获多周期特征。MLP在该领域也显示出简单而有效的应用。此外,一些方法还结合了神经架构搜索来发现最佳架构。 最近,变压器模型在时间序列预测中受到越来越多的关注。Informer提出了概率稀疏的自注意力来选择重要键,Triformer采用...
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; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; 5...
在训练阶段,我们使用麻雀算法对模型进行了优化,并通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来评估模型的预测性能。实验结果表明,SSA-CNN-LSTM-Attention模型在回归预测任务上表现出了优秀的性能,相比于单独使用CNN或LSTM,它能够获得更低的RMSE值。 综上所述,本文介绍了一种新的深度学习模型SSA-CNN-LSTM-Attentio...
模型描述 程序设计 参考资料 预测效果 基本描述 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R...
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; ...
2. 卷积神经网络(CNN)部分… 8 3. 长短期记忆网络(LSTM)部分… 8 4. 注意力机制… 9 5. 模型编译她训练… 9 项目模型算法流程图… 9 项目目录结构设计及各模块功能说明… 10 各模块功能说明… 10 项目应该注意事项… 11 1. 数据质量… 11
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。通过实现上述步骤,我们可以得到分类性能较好的模型。这一算法在实际应用中具有广泛的应用前景,可以用于各种数据分类任务。
在机器学习和深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种非常重要的模型。它们在图像分类、语音识别、自然语言处理等任务中取得了令人瞩目的成果。然而,随着问题的复杂性增加,单一模型的性能可能会受到限制。因此,结合多个模型以提高性能已成为当前研究的热点之一。
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...
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