MATLAB中的CNN-LSTM模型实现详解（含完整代码与数据）

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简介：
本教程详细讲解了如何在MATLAB中构建并训练CNN-LSTM模型，并提供了完整的代码和所需的数据集，适合深度学习研究者参考。本段落全面介绍了结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络模型的应用示例。主要内容包括：时间序列人工数据集的生成、数据预处理流程（如规范化和集合分配），同时提供了CNN-LSTM混合模型的具体架构细节，详细说明了训练环境准备、验证方法，并附上了完整代码及结果评价手段。文章还对项目的特性进行了概述并指明了可能的发展趋势及进一步研究的方向。该项目不仅限于演示性的时序信号处理，还可以应用于解决更多现实世界的问题。适合对象是对深度学习有一定兴趣的研究人员或开发人员，特别是那些对于时间序列预测感兴趣的人群。应用场合包括各种时间序列预测场景如股市、天气预报等。此外还提到了注意事项、项目特色与未来发展路径。

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MATLAB中的CNN-LSTM模型实现详解（含完整代码与数据）

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本教程详细讲解了如何在MATLAB中构建并训练CNN-LSTM模型，并提供了完整的代码和所需的数据集，适合深度学习研究者参考。本段落全面介绍了结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络模型的应用示例。主要内容包括：时间序列人工数据集的生成、数据预处理流程（如规范化和集合分配），同时提供了CNN-LSTM混合模型的具体架构细节，详细说明了训练环境准备、验证方法，并附上了完整代码及结果评价手段。文章还对项目的特性进行了概述并指明了可能的发展趋势及进一步研究的方向。该项目不仅限于演示性的时序信号处理，还可以应用于解决更多现实世界的问题。适合对象是对深度学习有一定兴趣的研究人员或开发人员，特别是那些对于时间序列预测感兴趣的人群。应用场合包括各种时间序列预测场景如股市、天气预报等。此外还提到了注意事项、项目特色与未来发展路径。

基于MATLAB的BO-CNN模型实现详解（含完整代码及数据）

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本教程详细介绍如何使用MATLAB构建并运行BO-CNN模型，并提供完整的源代码和相关数据集，适合深度学习研究者参考。本段落档提供了一个详尽的案例，介绍如何使用MATLAB实现BO-CNN（贝叶斯优化卷积神经网络），涵盖了从理论到实践的所有环节，包括贝叶斯优化参数配置以及模型评估在内的全过程，并演示了一种创新的蜜蜂算法用于改进优化效果的方法。适用人群：熟悉MATLAB并且具有一定机器学习基础知识的研究员和开发者，特别是在图像分析、自然语言理解和其它高维数据的应用领域。使用场景及目标：适用于各种需要执行高效和精确单输出回归任务的实际应用场景，如产品推荐系统的效果预测或金融风险管理模型的建立。其他说明：尽管文中提供的数据样本仅为简单线性的模拟值，但这并不妨碍用户将其扩展应用于任意复杂的非线性关系当中去探索更为广泛的数据形态和任务种类。

基于MATLAB的时间序列预测CNN-GRU模型实例详解（含完整代码与数据）

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本教程详细介绍如何使用MATLAB构建并训练一个结合了卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的时间序列预测模型，附有完整的代码及数据集。本段落提供了一个全面的实例教程，在MATLAB环境中展示如何使用CNN-GRU模型进行高效的时间序列预测。内容涵盖从数据准备到模型建立、训练直至效果评定的全流程，并附带可供执行的脚本示例及实验数据分析解读方法。适用人群：此教程适合熟悉机器学习基本概念并对MATLAB有一定操作经验的开发者，以及正在寻找提升时序预测准确度的新路径的研究员。使用场景和目标：旨在教授专业技术人员如何结合卷积神经网络（CNN）的特征检测特性和门控循环单元（GRU）的记忆机制优势，搭建复合模型解决如股票预测或其他连续性数据预估难题。此外，在详细介绍项目各个环节的同时，还给出了一些增强方案和改进方向的建议，例如选择不同类型的数据库或调整学习参数等实践指导。

基于BiLSTM、LSTM及CNN模型的关系识别研究（含完整代码与数据集）

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本研究深入探讨了BiLSTM、LSTM和CNN模型在关系抽取任务中的应用，并提供详尽实验结果及开源代码，助力学术界进行进一步的研究。中文使用自主的数据集进行实验，英文则采用SemEval2010_task8数据集，并在keras框架下利用TensorFlow后端进行模型训练。关系类型包括：部分-整体、部分-整体（反向）、内容-容器、内容-容器（反向）、产品-生产者、产品-生产者（反向）以及成员-组织。对于中文的关系识别任务，直接使用tw_word2vec/output_zh.py脚本执行，并采用BiLSTM和LSTM模型的两个版本进行训练。代码中需要根据具体需求修改以适应不同的语言环境。启动相关程序时，请参考trainer.py中的设置进行调整。

利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)

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本项目采用CNN-LSTM-Attention架构进行时间序列预测，提供详尽的Matlab代码与实验数据，适用于深度学习领域研究。基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测方法使用单输出模型进行时间序列预测。该代码在Matlab 2021及以上版本中运行良好，并提供了包括MAE、MBE、RMSE在内的评价指标，以评估模型的性能。代码质量高且易于学习和替换数据，适合研究与应用。

基于Python的时间序列预测:LSTM-Attention-XGBoost与CNN-LSTM模型(含完整源码及数据)

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本项目采用Python实现LSTM-Attention-XGBoost和CNN-LSTM两种时间序列预测模型，并提供完整源代码及数据集，适用于深度学习领域研究。 1. 使用Python实现LSTM-Attention-XGBoost、CNN-LSTM的时间序列预测（包含完整源码和数据） 2. 机器学习：XGboost 回归模型；深度学习/堆叠模型：GRU、CNN、CNN-注意力混合方法等

基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）

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本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。

基于MATLAB的SSA-CNN-LSTM时间序列预测项目详解（含完整代码）

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本项目详细介绍并提供了一种结合SSA、CNN和LSTM技术的时间序列预测方法，并附带完整的MATLAB实现代码，助力深度学习与信号处理研究。本段落提供了用 MATLAB 编写的 SSACNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）项目的详尽步骤和代码样例来执行时间序列的数据预处理、模型构建、优化配置和预测效果展示。包括了如何集成SSA、CNN与LSTM算法的优势特性，创建混合型预测模型；对模拟产生的数据集应用该模型，实施模型训练与调优，以及最终结果的表现形式和解读方法等内容。文中不仅介绍了SSA-CNN-LSTM的技术背景还具体描述了各组件的功能及其协作流程。适用人群：具有一定基础的MATLAB使用者及深度学习领域的研究和开发者。使用场景及目标：适合作为进阶案例去掌握利用群体智能优化方法同经典机器学习框架结合起来提高时间序列数据分析准确性的技能，特别适用于经济金融领域或者自然科学的研究中涉及周期性数据挖掘的场景。其他说明：文章附带有全部的MATLAB脚本和演示数据，方便快速重现项目流程，同时也便于学习者自行探索和改进预测任务中的各个技术环节如数据预处理方法的选择、参数寻优策略的改进以及模型训练细节的设计。

基于LSTM的AQI预测模型及其Python实现（含完整源码与数据）

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本项目构建了一个利用长短时记忆网络(LSTM)进行空气质量指数(AQI)预测的模型，并提供了详细的Python代码和所需的数据集，便于研究与应用。空气质量（AQI）的优劣体现了空气污染的程度，这一指标是根据空气中污染物浓度来确定的。由于影响特定时间和地点内空气污染物浓度的因素众多，因此判断空气质量变得复杂化了。人为因素中最重要的影响来自固定及移动污染源的人为排放量，包括汽车、船只和飞机尾气、工业生产排放物以及居民生活与取暖产生的废气等，还有垃圾焚烧也会产生一定影响。除此之外，城市的发展密度、地形地貌特征以及气象条件同样是决定空气质量的关键要素。

结合SE注意力机制的CNN-LSTM回归预测模型及其Matlab实现(含完整程序与数据)

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本文提出了一种基于SE注意力机制的CNN-LSTM混合模型，并在MATLAB环境中实现了该模型用于时间序列预测，提供了完整的代码和实验数据。基于卷积-长短期记忆网络结合SE注意力机制（CNN-LSTM-SE Attention）的数据回归预测方法在Matlab 2020b及以上版本中实现。该模型输入7个特征，输出一个变量，并用于多输入单输出数据的回归预测任务。