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R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; ...
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。
运行环境,Matlab2020b。 程序设计 完整程序下载:TPA-LSTM % 数据集 列为特征,行为样本数目 %% 数据导入及处理 load('./Train.mat') Train.weekend = dummyvar(Train.weekend); Train.month = dummyvar(Train.month); Train = movevars(Train,{'weekend','month'},'After','demandLag'); ...
接下来,我们将介绍使用注意力机制的LSTM实现数据时序预测的算法步骤。 步骤一:准备数据 首先,我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含历史时序数据和相应的目标值。我们可以使用Python中的pandas库来加载和处理数据。 步骤二:数据预处理 在训练LSTM模型之前,我们需要对数据进行预处理。这包括将数据归一化到一...
实现平台：matlab 代码简介：提出基于SCSSA-CNN-BiGRU-Attention的多变量时间序列回归预测模型，该模型可以...
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型，要求数据是多特征变量和因变量一一对应，测试数据为风功率数据集，inpit三个特征变量，output风功率变量，直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 程序语言是matlab，需求最低版本为2021及以上。程序可以出真实值和预测值对比图，线性拟合图。PS:以下效果图为...
LSTM注意力模型是一种结合长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制的模型。它通过LSTM网络记忆历史信息,并利用注意力机制动态地关注不同时间步的输入数据,以提高模型对序列数据的处理能力。 四、总结 本文介绍了注意力机制的概念、原理和应用场景,并以Matlab为例,演示了如何实现注意力机制的代码。同时,我们还介绍了一些常用...
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型,要求数据是多特征变量和因变量一一对应,测试数据为风功率数据集,inpit三个特征变量,output风功率变量,直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图。