1.【Matlab实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023a及以上; 3.data为数据集,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、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。 程序设计...
1.Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainTCN_LSTMNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价; ...
1.Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网多头注意力多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023及以上; 3.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; 4.data为数据集,main1-VMD.m、main2-VMD-TCN-LSTM-MATT.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命...
【EI级】Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.Mian1_TCN.m(时间卷积神经网络)、Mian2_LSTM.m(长短期记忆神经网络)、Mian3_TCN_LSTM.m(时间卷积长短期记忆神经网络)、Mian4_...
在时间序列预测领域,TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构,分别是TCN(Temporal Convolutional Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)和多头注意力机制(Multihead Attention)。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系,从而提高预测的准确性和稳定性。
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
本文旨在介绍如何在Matlab环境中利用TCN-LSTM（时间卷积长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列的预测。支持Matlab2023a及以上版本运行，它适用于处理包含多个输入特征，但目标变量为单个的情况。预测过程中，着重考虑了历史数据对结果的影响，整个预测流程通过主程序main.m来驱动，所有相关文件需组织在同一个...
目录 通过matlab验证基于TCN的路面等级分类 运行simulink仿真模型得到簧下质量加速度(暂未加入弹性路面) 训练TCN模型 结果 补充实验数据,优化代码 加载pcap数据 坐标转换 兴趣区域提取 平滑 斜率计算 斜率阈值分割算法 slop_seg函数 特征重合问题 ROI确定 特征区域与道路区域提取...
Python三次样条插值与MATLAB三次样条插值简单案例2023-03-1910.使用TensorFlow实现MNIST数据集分类2023-03-1911.数值积分原理与应用2023-03-1912.keras建模的3种方式——序列模型、函数模型、子类模型2023-03-1913.基于keras的残差网络2023-03-1914.基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络2023-03-1915.seq2seq模型案例...