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基于VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM的分类预测(Matlab完整程序及数据)

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简介：
本项目采用Matlab实现基于VMD-CNN-LSTM与VMD-CNN-BiLSTM算法的分类预测模型，提供完整的代码及实验数据，适用于时间序列分析和模式识别研究。 本段落介绍了一种使用VMD-CNN-LSTM及VMD-CNN-BiLSTM进行数据分类预测的Matlab程序，并提供了完整代码和相关数据集。该模型适用于多特征输入单输出的二分类或多分类任务，注释详尽，只需替换数据即可直接运行。此外，程序还能生成分类效果图和混淆矩阵图。 另外还包含了一个应用VMD-CNN-BiLSTM进行轴承诊断的具体案例，涵盖了从数据处理、优化VMD参数到特征提取及最终故障诊断的全过程。在优化VMD参数方面采用了最新的融合鱼鹰搜索算法与柯西变异机制的麻雀优化算法(OCSSA)，提高了效率。 最后，文章还比较了VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM两种模型的表现，强调了提出的VMD-CNN-BiLSTM模型在故障诊断中的优越性。

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  • 基于VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM的分类预测(Matlab完整程序及数据)
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    本项目采用Matlab实现基于VMD-CNN-LSTM与VMD-CNN-BiLSTM算法的分类预测模型，提供完整的代码及实验数据，适用于时间序列分析和模式识别研究。 本段落介绍了一种使用VMD-CNN-LSTM及VMD-CNN-BiLSTM进行数据分类预测的Matlab程序，并提供了完整代码和相关数据集。该模型适用于多特征输入单输出的二分类或多分类任务，注释详尽，只需替换数据即可直接运行。此外，程序还能生成分类效果图和混淆矩阵图。 另外还包含了一个应用VMD-CNN-BiLSTM进行轴承诊断的具体案例，涵盖了从数据处理、优化VMD参数到特征提取及最终故障诊断的全过程。在优化VMD参数方面采用了最新的融合鱼鹰搜索算法与柯西变异机制的麻雀优化算法(OCSSA)，提高了效率。 最后，文章还比较了VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM两种模型的表现，强调了提出的VMD-CNN-BiLSTM模型在故障诊断中的优越性。
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测（含MATLAB完整代码及数据）
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术与CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的创新方法，用于高效预测多变量时间序列。附带详细MATLAB代码和实验数据，为学术界提供了全面的研究资源。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测方法利用了二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络以及多头注意力机制进行模型构建，具体步骤包括：首先通过CEEMDAN对原始数据进行初步分解，并计算样本熵；然后根据样本熵结果执行kmeans聚类操作。在该基础上进一步调用VMD算法针对高频分量Co-IMF1实施二次细化分解处理。接着，将由VMD得到的高频分量与其它非高频率成分（如Co_IMF2, Co_IMF3）作为输入数据送入卷积双向长短期记忆神经网络模型中进行训练预测，并通过多头注意力机制优化输出结果。 在完成上述步骤后，对模型性能进行了全面评估。具体而言，在训练集上的误差指标如下： - 均方差（MSE）：16.4353 - 根均方差（RMSE）：4.0541 - 平均绝对误差（MAE）：3.0789 - 平均相对百分误差（MAPE）：2.77% - 决定系数R²值为 99.5704% 而在测试集上的表现如下： - 均方差（MSE）：196.0442 - 根均方差（RMSE）：14.0016 - 平均绝对误差（MAE）：10.4541 - 平均相对百分误差（MAPE）：9.4436% - 决定系数R²值为 95.3717%
     
  • 基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM及LSTM的多变量时间序列预测在MATLAB中的实现（含完整代码与数据）
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    本研究在MATLAB环境中实现了基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM算法的多变量时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和实验数据。 使用Matlab实现基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM的多变量时间序列预测（包含完整程序和数据）： 1. 首先运行vmdtest函数，进行VMD分解； 2. 然后运行VMD-SSA-LSTM代码，对比三个模型的效果； 3. 运行环境需为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的WOA-CNN-LSTM数据分类预测及其源码与数据(完整版)
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    本作品介绍一种结合WOA算法优化的CNN-LSTM模型，并利用MATLAB实现该模型的数据分类和预测。提供完整的源代码及数据集，适合深入研究和实践应用。 基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测模型。WOA-CNN-LSTM多特征输入模型用于处理二分类及多分类任务，其优化参数包括学习率、隐含层节点和正则化参数。程序内注释详细，只需替换数据即可使用。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
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    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CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM的多变量时间序列预测方法及其MATLAB实现(含源码与数据)
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    本文提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术及CNN-BiLSTM模型的多变量时间序列预测方法，并提供了该方法在MATLAB环境下的实现代码和相关数据集。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络用于多变量时间序列预测（Matlab完整源码及数据）。该方法首先进行CEEMDAN分解，接着计算样本熵，并根据样本熵结果执行kmeans聚类。随后调用VMD对高频分量Co-IMF1进行二次分解，将VMD的高频部分与Co_IMF2和Co_IMF3作为卷积双向长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测后相加。最终输出包括mae、rmse及mape等多指标评价结果。该方法适用于Matlab 2023及以上版本运行环境。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    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。
     
  • Python实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention的数据分类预测（附完整程序及代码解析）
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    本研究采用Python实现了一种结合WOA优化算法、CNN卷积神经网络、BiLSTM双向长短期记忆网络与注意力机制的创新数据分类预测模型。文章详细介绍了该方法的工作原理，并提供了完整的源代码及其详尽解析，旨在帮助读者深入理解并应用此先进机器学习技术于实际问题中。 本段落详细介绍了如何使用Python实现一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的复杂数据分类预测模型，涵盖了项目背景、目标、挑战及特点，并探讨了其应用场景以及具体的模型设计、训练与评估过程。首先通过数据预处理模块准备输入数据；接着使用WOA优化模块自动调节超参数；然后利用CNN提取空间特征并借助BiLSTM捕捉时间序列依赖性；最后采用注意力机制突出重要特征，以实现高效的数据分类。 文章包括了详细的代码示例和性能评价指标，并提供了完整的项目目录结构设计与模块化开发方案。此外还提出了多种改进方向，如模型轻量化、在线学习技术的应用以及多模态数据融合策略等方法来进一步提高该系统的实用性和泛化能力。 本段落适合具备Python编程基础及机器学习理论知识的研发人员、数据科学家和工程师阅读参考。 使用场景包括但不限于： 1. 医疗数据分析：用于疾病分类与预测； 2. 金融市场预测：进行股票价格或外汇走势的分析； 3. 工业设备故障诊断：监测设备状态并检测潜在问题点； 4. 自然语言处理任务：执行文本分类及情感倾向性判断等操作； 5. 环境数据预报：估计空气质量或其他污染指标。
     
  • 基于CNN-GRU-SE注意力机制的分类预测Matlab完整程序及数据
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    本项目提供了一种结合CNN、GRU和SE注意力机制的分类预测方法，并附有完整的Matlab实现代码与训练数据，适用于深度学习领域的研究与应用。 基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-SE Attention)的分类预测Matlab完整程序和数据： 1. 运行环境：要求使用Matlab 2020b及以上版本； 2. 输入特征数量为12个，输出分为四类； 3. 多输入单输出的数据分类预测。 该模型采用CNN-GRU-Attention以及改进的CNN-GRU-SE结构。