Advertisement

基于CNN-LSTM-Attention的时间序列预测模型及其在单列数据输入中的应用（MATLAB实现）

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

简介：
本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，特别适用于处理单变量时间序列数据。通过MATLAB平台实现了该模型，并验证了其在预测任务中的优越性能。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测模型适用于单列数据输入。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，具有高质量且易于学习与替换数据的特点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CNN-LSTM-Attention的时间序列预测模型及其在单列数据输入中的应用（MATLAB实现）
    优质
    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，特别适用于处理单变量时间序列数据。通过MATLAB平台实现了该模型，并验证了其在预测任务中的优越性能。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测模型适用于单列数据输入。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，具有高质量且易于学习与替换数据的特点。
     
  • 基于CNN-BILSTM-Attention的时间序列预测方法及其在单列数据输入模型中的应用
    优质
    本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BILSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，并探讨了其在处理单一时间序列数据时的有效性和优越性。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的时间序列预测方法适用于单列数据输入模型。本段落提供的是使用MATLAB 2020版本及以上编写的代码，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。该代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于Matlab的LSTM模型在时间序列多步预测中的应用——单输入单输出
    优质
    本文探讨了利用MATLAB实现长短期记忆网络（LSTM）模型进行时间序列数据的单变量单步输出多步预测，分析其性能和应用价值。 深度学习模型在当前非常流行，并且被广泛应用于各个领域。特别是在序列预测方面，LSTM（长短期记忆）模型的应用最为普遍。我使用MATLAB编写了一个基于LSTM的多步时间序列预测程序代码。该程序所用的数据是我随机生成的；如果您有实际数据的话，则可以稍作修改以读取txt或excel文件中的数据，但请注意读取后的序列必须作为行向量命名存储。此外，在代码中还包含误差分析部分，提供了绝对误差、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）这四个指标的展示，以供参考。该程序基于MATLAB 2021版本编写，并适用于所有从2018版开始的后续版本。
     
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的时间序列预测模型及其Matlab实现代码，202
    优质
    本文提出了一种结合CNN和BIGRU，并引入注意力机制的时间序列预测模型。文中详细描述了该模型的设计思路及其实现过程，并提供了完整的Matlab代码供读者参考学习。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）的时间序列预测方法，在MATLAB 2020版本及以上中实现。该代码包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标，具有极高的代码质量，并且便于学习者理解和替换数据。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM-Attention模型在多变量时间序列预测中的应用（附完整代码及数据）
    优质
    本文介绍了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的时间序列预测方法，并提供了基于MATLAB实现的完整源码与相关数据，旨在为研究者提供便捷的参考工具。 本段落档详细介绍了利用MATLAB实现CNN-LSTM-Attention模型来进行多变量时间序列预测的方法，涵盖了数据生成、模型构造、训练以及预测全流程。通过自动生成的时间序列数据集，演示了从原始数据预处理、模型各组成部分的具体编码实现（如注意力机制），到最后对模型的效果进行度量及图表表示的所有操作。适合有一定MATLAB编程能力的人学习如何使用深度学习手段处理复杂序列数据。 适用人群：对于深度学习和时序数据分析有研究背景的专业人士，特别是那些具备一定MATLAB基础的研究人员。 使用场景及目标：该资源适用于涉及多因素时间序列预测的实际工程项目，具体地帮助科研人员建立自己的基于CNN-LSTM-Attention的序列预测工具，并掌握这一先进的预测方式。它还旨在提高研究人员解决问题的能力，在面对诸如股票价格、环境监测等应用场景时能有效地运用深度学习。 阅读建议：为了最大化学习收益，请跟随步骤自己动手实践，同时注意理解和思考为什么选择特定的设计思路和技术路径；实验结束后可以尝试修改一些参数或者改进部分模块的设计来看是否有新的发现或是效果提升的空间。
     
  • 利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)
    优质
    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。
     
  • 时间序列预测-基于VMD-Attention-LSTM的模型
    优质
    本研究提出了一种结合变分模态分解（VMD）、注意力机制及长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度和效率。 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集进行训练及预测，内含使用逻辑，适合初学者观看；模型结构是可行的，有能力者可尝试使用更大规模的数据集进行训练）。
     
  • 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)
    优质
    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
     
  • 基于注意力机制的LSTM在时间序列预测中的应用——单输入单输出模型
    优质
    本研究探讨了将注意力机制融入长短期记忆网络（LSTM）中，以提升时间序列预测性能的方法，特别关注于单输入单输出模型的应用效果。 基于注意力机制（Attention）结合长短期记忆网络（LSTM），本段落探讨了时间序列预测方法——LSTM-Attention模型，并采用单输入单输出结构进行建模。该代码适用于MATLAB 2020b及以上版本，使用R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和根均方误差（RMSE）等指标评价模型性能。此外，所提供的代码具有极高的可读性和扩展性，便于学习与数据替换操作。
     
  • 使用Torch实现的CNN+LSTM+Attention模型的时间序列预测代码模板（通用）
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的时间序列预测代码模板，结合了CNN、LSTM与注意力机制，适用于多种时间序列预测任务。 基于torch实现cnn+lstm+attention模型的时间序列预测代码模板提供了一个通用的框架来构建结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制（Attention）的时间序列预测模型。这种组合利用了CNN在捕捉时间序列数据中的局部特征、LSTM对长期依赖关系的理解能力，以及Attention机制在处理不同时间段信息时的有效性，为复杂时间序列的分析提供了强大的工具。以下是实现该模型的基本代码结构： 1. **导入必要的库** ```python import torch from torch import nn ``` 2. **定义CNN层** 创建一个卷积神经网络层来处理输入数据。 3. **构建LSTM部分** 使用PyTorch中的`nn.LSTM()`函数，结合前面的输出作为输入。 4. **加入注意力机制** 实现一个自定义的Attention类或使用现有的库如Hugging Face Transformers中提供的方法。 5. **模型整合与训练** 将上述组件结合起来形成完整的预测模型，并利用时间序列数据进行训练和验证。 6. **评估及调整** 使用适当的指标来评价模型性能，根据需求对超参数等进行调优以达到最佳效果。 通过这种方式构建的时间序列预测系统可以应用于各种场景中，包括但不限于金融市场的趋势分析、天气预报以及医疗健康领域的患者监测等领域。