Advertisement

基于MATLAB的TPA-BiLSTM注意力机制在时间序列预测中的应用（含完整源码及数据）

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

简介：
本研究利用MATLAB开发了一种结合TPA与BiLSTM的注意力机制模型，显著提升了时间序列预测精度，并提供了包含源代码和数据集在内的全面资源。 使用MATLAB实现TPA-BiLSTM时间注意力机制双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测（包含完整源码和数据）。该数据为多变量时间序列数据，属于多输入单输出类型。运行环境需为MATLAB 2020b及以上版本，运行主程序TPAMain即可。

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TPA-BiLSTM注意力机制在时间序列预测中的应用（含完整源码及数据）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种结合TPA与BiLSTM的注意力机制模型，显著提升了时间序列预测精度，并提供了包含源代码和数据集在内的全面资源。 使用MATLAB实现TPA-BiLSTM时间注意力机制双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测（包含完整源码和数据）。该数据为多变量时间序列数据，属于多输入单输出类型。运行环境需为MATLAB 2020b及以上版本，运行主程序TPAMain即可。
     
  • 基于TPA注意力机制的LSTM时间序列预测（MATLAB）
    优质
    本研究采用MATLAB实现，结合TPA注意力机制优化LSTM模型，显著提升时间序列预测精度与效率。 使用Matlab绘制图形并提供运行保障的代码，适用于初学者，并包含详细的说明。
     
  • 基于BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
    优质
    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本项目运用CNN-BiLSTM模型进行时间序列预测，提供详尽的Matlab实现代码与真实数据集，适用于学术研究和工程实践。 CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测的Matlab完整程序及数据集。该方法适用于单变量时间序列预测，在运行环境方面要求至少使用Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的时间序列预测模型，结合了卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，旨在提升预测精度。附带完整源代码和所需数据集，适合深入学习与实践应用。 MATLAB实现CNN-BiLSTM时间序列预测的完整源码及数据文件已获得97分高分通过期末大作业项目评审。此资源适用于期末大作业、课程设计等场景，是追求高分的学生的理想选择。下载后只需简单部署即可使用。 该代码集成了卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM），用于时间序列预测任务，具有较高的参考价值和实用性。
     
  • 基于Matlab的CNN-BiLSTM-多头注意力机制分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合CNN、BiLSTM和多头注意力机制的深度学习模型，用于高效准确的数据分类与预测。项目附带完整代码及训练数据，为研究者提供便捷的学习资源。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现的CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型进行多特征分类预测的方法。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及多头自注意力层（Multihead-Self-Attention）。其中，多头自注意力机制能够帮助模型关注输入序列中不同位置的相关性，并通过计算每个位置与其他位置之间的权重来加权求和输入序列。这有助于在处理序列数据时对关键信息进行更有效的捕捉。 该系统接收15个特征作为输入并输出4类分类结果。整个项目包括一个主程序main.m以及若干辅助函数文件，其中仅需运行主程序即可完成实验操作，并且无需手动执行其他代码部分。 此外，还提供了可视化工具展示模型的分类准确率情况以便于分析和优化算法性能。该方案适用于MATLAB 2023b及以上版本的操作环境。
     
  • 基于PSO-BiLSTM的Matlab时间序列预测（含完整程序与数据）
    优质
    本项目采用PSO优化BiLSTM模型，在Matlab环境中实现高精度的时间序列预测。提供完整代码及实验数据，适用于科研学习。 本段落介绍了一种基于PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆网络的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化模型，适用于2018b及以上版本的MATLAB环境。评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。代码质量高，易于学习，并且便于替换数据以进行进一步研究或应用。
     
  • 基于MATLAB的PSO-BP算法在时间序列预测中的应用（含完整源码及数据）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种结合粒子群优化与BP神经网络的混合算法(PSO-BP)，有效提升了时间序列预测精度。文中不仅详细阐述了该算法的工作原理，还提供了完整的代码和测试数据集，便于学术交流与应用实践。 MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 运行环境为MATLAB2018b及以上版本。如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开文件并复制内容到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目采用前馈神经网络(FNN)进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集，适用于学术研究与工程应用。 基于前馈神经网络 (FNN) 的时间序列预测（包括 Matlab 完整源码和数据）。