【TCN-LSTM多特征分类预测】基于时间卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征分类预测(可更换为分类/时序预测,具体私聊),Matlab代码,可直接运行。1.运行环境要求MATLAB版本为2023a,多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。2.程序
EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进, 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 ...
基本介绍 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...
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。
1.JCR一区级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT时间卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测,TCN-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间的注意力权重,进而对输入序列...
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; ...
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...
负荷预测，利用Matlab结合TCN-LSTM-Attention模型，实现单输入单输出时间序列的多步预测。此方法针对单变量时间序列数据集，采用前12个时刻的序列信息预测未来96个时刻的数据。数据集格式灵活，Excel文件可方便替换，运行环境要求Matlab2023及以上版本。程序生成最终96个时间步的预测结果对比图，展示预测准确性，...
TCN本质上是一维卷积，卷积的维度为时间维，因此在inference的过程中，单个样本的时间序列不论多长都是...
以CNN-Attention为例，展示模型预测效果。训练与测试集预测结果、误差直方图、线性拟合图、网络结构图及命令行窗口显示的误差，均包含在模型运行结果中。所有图像代码已整理，一键运行即可获得结果，无需多次执行。支持Matlab2023及以上版本，未安装用户可获取免费安装包。注意，全家桶中的所有代码无需修改即可...