Advertisement

基于Matlab的RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络与多变量回归预测（含完整源码及数据）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本研究开发了一种结合RIME-CNN-LSTM-Attention模型，用于精准预测霜冰现象。该方法利用Matlab平台实现，并提供完整的源代码和实验数据，便于科研人员复现和改进。 1. 使用Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）； 2. 运行环境为Matlab 2021b版本； 3. 数据集以excel格式提供，包含多个输入特征和单个输出变量，进行多变量回归预测。主程序文件名为main.m，运行该脚本即可执行所有功能；确保将所有的相关文件放置在一个统一的目录下。 4. 在命令窗口中显示R2、MSE、MAE、MAPE等评价指标； 5. 采用霜冰优化算法来调整学习率、隐藏层节点数量和正则化系数； 6. 程序能够生成预测效果图，误差分析图及相关的图表展示；代码具备参数化编程的特点，易于修改参数值，并且注释详尽易懂。 7. 面向计算机专业、电子信息工程以及数学等领域的大学生群体，在课程设计、期末大作业和毕业论文中具有广泛应用价值； 8. 作者是一位资深算法工程师，拥有超过八年的Matlab及Python编程经验。擅长于智能优化算法的研究与开发工作，并且在神经网络预测模型构建、信号处理技术应用等方面也有丰富的实践经验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络与多变量回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究开发了一种结合RIME-CNN-LSTM-Attention模型，用于精准预测霜冰现象。该方法利用Matlab平台实现，并提供完整的源代码和实验数据，便于科研人员复现和改进。 1. 使用Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）； 2. 运行环境为Matlab 2021b版本； 3. 数据集以excel格式提供，包含多个输入特征和单个输出变量，进行多变量回归预测。主程序文件名为main.m，运行该脚本即可执行所有功能；确保将所有的相关文件放置在一个统一的目录下。 4. 在命令窗口中显示R2、MSE、MAE、MAPE等评价指标； 5. 采用霜冰优化算法来调整学习率、隐藏层节点数量和正则化系数； 6. 程序能够生成预测效果图，误差分析图及相关的图表展示；代码具备参数化编程的特点，易于修改参数值，并且注释详尽易懂。 7. 面向计算机专业、电子信息工程以及数学等领域的大学生群体，在课程设计、期末大作业和毕业论文中具有广泛应用价值； 8. 作者是一位资深算法工程师，拥有超过八年的Matlab及Python编程经验。擅长于智能优化算法的研究与开发工作，并且在神经网络预测模型构建、信号处理技术应用等方面也有丰富的实践经验。
     
  • 基于Matlab的CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（含完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种创新的机器学习模型，结合冠豪猪优化算法、卷积神经网络及长短期记忆网络与注意力机制，旨在提高多变量时间序列的回归预测精度。基于Matlab平台实现，并提供完整代码和数据集支持进一步研究。 1. 使用Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention（冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制）进行多变量回归预测，其中采用SE注意力机制； 2. 运行环境为Matlab 2021b版本； 3. 数据集以Excel文件形式提供，包含多个输入特征和一个输出变量。主程序为main.m，将所有相关文件放置于同一目录下即可运行。 4. 在命令窗口中会显示R²、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）及MAPE（平均绝对百分比误差）等多指标评价结果； 5. 冠豪猪优化算法用于调整学习率、隐藏层节点数以及正则化系数。 6. 该程序不仅能够生成预测效果图，还能绘制出详细的误差分析图和相关性分析图。代码具有良好的参数化编程特性，并且注释详尽，易于理解与修改； 7. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业学生的课程设计任务、期末作业乃至毕业论文写作。 8. 作者为某知名企业的资深算法工程师，在Matlab和Python的算法仿真领域拥有超过八年的丰富经验。擅长智能优化方法的研究以及神经网络预测模型的应用，并在信号处理与元胞自动机等领域具备深厚的理论基础和技术积累。
     
  • 基于MATLAB的BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络与长短期记忆网络的数据回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目运用MATLAB开发了一种结合贝叶斯优化、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于高效的数据回归预测。提供完整的源代码与实验数据以供参考学习。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型，即BO-CNN-LSTM或Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。该模型主要通过优化以下参数来提高性能：学习率、隐含层节点数以及正则化参数。评价指标包括R2、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、根均方误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)，以确保模型易于理解和数据替换的灵活性。该模型在MATLAB 2020b及以上版本中运行良好。
     
  • 基于Python的CNN-LSTM卷积长短期记忆网络数据回归预测模型
    优质
    本研究提出了一种基于Python编程语言的CNN-LSTM混合架构，用于构建数据回归预测模型。通过结合卷积神经网络与长短期记忆网络的优势，该模型能够有效处理序列数据中的空间和时间特征，实现精准的数据趋势预测。 CNN-LSTM卷积-长短期记忆网络数据回归预测的Python版本实现涉及结合了卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），用于处理时间序列或图像等复杂结构化数据，进行精确的数据回归预测。这种组合利用了CNN在捕捉局部空间特征上的优势和LSTM在网络中长期依赖问题解决方面的特长。 具体而言，在构建模型时： 1. 使用卷积层来提取输入数据的局部特征； 2. 利用池化层减少参数数量、降低计算复杂度，同时保持关键信息； 3. 应用全连接（Dense）和LSTM层进行时间序列分析或图像分类等任务中的长期依赖关系建模。 在Python中实现这一模型通常需要使用深度学习库如TensorFlow或者Keras。这些框架提供了丰富的API来简化构建、训练及评估CNN-LSTM网络的过程，使得研究人员与开发者能够专注于算法的设计和优化上，而不是底层的实现细节。 对于希望基于此技术进行数据回归预测的研究人员或工程师来说，理解如何有效利用Python及其相关库是非常重要的步骤之一。
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据回归预测 LSTM回归
    优质
    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB平台上进行数据分析与建模，专注于实现高效的数据回归预测，提升模型对未来趋势的准确把握能力。 本段落介绍如何使用Matlab实现长短期记忆网络进行数据回归预测，并提供完整源码和数据集。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归问题。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）。此外，还包括拟合效果图和散点图的绘制功能。所需Excel 数据需使用Matlab 2019及以上版本进行处理。
     
  • 基于MATLAB的BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络的数据回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究采用MATLAB平台，结合贝叶斯优化技术与深度学习模型(包括CNN和BiLSTM)，提出了一种高效的数据回归预测方法BO-CNN-BiLSTM，并提供完整的源代码和实验数据。 本研究采用基于贝叶斯优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM）回归预测模型，即BO-CNN-BiLSTM或Bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。该模型的主要优化参数包括学习率、隐含层节点数量和正则化参数。评价指标涵盖R2值、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)以及平均相对百分比误差(MAPE)，以确保模型具有良好的可解释性和灵活性，便于后续的数据替换与学习过程。该研究的运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB实现了一种LSTM长短期记忆神经网络模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题，并提供了完整的源代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。数据包含7个特征的多输入回归数据，输出1个变量。运行环境为MATLAB2018b及以上版本。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到你的文件中。
     
  • 基于霜冰优化算法的RIME-HKELM回归预测(MATLAB完整源码及数据)(多输入单输出)
    优质
    本研究采用霜冰优化算法改进的HKELM模型进行回归预测，适用于多输入单输出问题。附有MATLAB完整源码和所需数据集。 基于霜冰优化算法的混合核极限学习机RIME-HKELM回归预测（多输入单输出），提供MATLAB完整源码及数据。程序已调试好，无需更改代码即可直接使用！输入数据格式为Excel。 该RIME算法较为新颖，在知网中的发文量较少，具有一定的创新性，适合用于发表论文。 代码包含详细的中文注释，并配有5张图表以供参考和展示预测结果。评价指标包括：决定系数（$R^2$）、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及均方根误差（RMSE），代码质量高，便于学习与数据替换。
     
  • 基于MATLAB的GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的多输入单输出回归预测(含完整源码与数据)
    优质
    本研究采用MATLAB实现了一种结合遗传算法（GA）优化的长短期记忆网络（LSTM），用于解决复杂的多输入单输出回归问题，有效提升了模型的预测精度。附带提供完整代码和测试数据，便于读者学习和应用。 使用Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（包含完整源码和数据）。在命令窗口中输出MAE、MAPE、MSE、R2等指标，用于评估模型性能。通过该方法可以优化学习率、隐藏层节点数以及正则化系数。