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基于MATLAB的贝叶斯优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测结合(含完整代码及数据)

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简介：
本研究运用MATLAB平台，融合贝叶斯优化技术，设计并实现了一种创新的时间序列预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），显著提高了预测精度。文中提供了完整的源代码及所需数据集，便于学术交流与应用开发。 本段落详细介绍了如何在MATLAB编程平台上利用贝叶斯优化下的CNN-LSTM组合模型进行时间序列预测的模拟实验。内容涵盖了数据预处理、构建及调参的CNN-LSTM模型结构，应用该模型执行预测以及对结果效果检验和图像表达等方面的内容。通过生成包含周期波动和长期发展趋势特性的随机数据作为研究对象，演示了数据集拆分、使用bayesian_optimization函数寻找最优解以及计算预测后的平均平方差评价指标的过程，并通过绘图直观展示了预期值与理论数值的一致性。 本段落适用于有一定MATLAB编程经验并具备基础机器学习知识的研发人员或学生。该方法可以作为解决时间序列预报问题的一种高效工具，同时也可用于研究不同网络配置和技术对预报准确性的影响。为了更好地理解整个流程及其关键技术细节，建议读者仔细跟随每一步具体操作步骤演练整个过程。

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  • 基于MATLAB的贝叶斯优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测结合(含完整代码及数据)
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    本研究运用MATLAB平台，融合贝叶斯优化技术，设计并实现了一种创新的时间序列预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），显著提高了预测精度。文中提供了完整的源代码及所需数据集，便于学术交流与应用开发。 本段落详细介绍了如何在MATLAB编程平台上利用贝叶斯优化下的CNN-LSTM组合模型进行时间序列预测的模拟实验。内容涵盖了数据预处理、构建及调参的CNN-LSTM模型结构，应用该模型执行预测以及对结果效果检验和图像表达等方面的内容。通过生成包含周期波动和长期发展趋势特性的随机数据作为研究对象，演示了数据集拆分、使用bayesian_optimization函数寻找最优解以及计算预测后的平均平方差评价指标的过程，并通过绘图直观展示了预期值与理论数值的一致性。 本段落适用于有一定MATLAB编程经验并具备基础机器学习知识的研发人员或学生。该方法可以作为解决时间序列预报问题的一种高效工具，同时也可用于研究不同网络配置和技术对预报准确性的影响。为了更好地理解整个流程及其关键技术细节，建议读者仔细跟随每一步具体操作步骤演练整个过程。
     
  • 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）
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    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BO-LSTM的贝叶斯优化长短期记忆神经网络在MATLAB中的时间序列预测实现（含完整代码及数据）
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    本研究提出了一种基于BO-LSTM框架的时间序列预测方法，并通过MATLAB实现了该模型。文中提供了完整的源代码和相关数据，便于读者复现实验结果。 使用Matlab实现基于贝叶斯优化的长短期记忆神经网络（BO-LSTM）进行时间序列预测的方法涉及单列数据集的应用。该方法利用贝叶斯算法来优化LSTM模型中的关键参数，如学习率、隐藏层节点数以及正则化系数。 评价此模型性能的标准包括R2值、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和根均方误差(RMSE)，这些指标能够全面评估预测结果的准确性。代码质量很高，并且易于修改数据进行实验或学习使用。 为了确保程序正常运行，建议在Matlab 2018及以上版本中执行此项目。如果遇到乱码问题（通常是因为不同版本间的数据编码差异），可以按照以下步骤解决： - 下载并重新安装完整程序包； - 如果main.m文件显示为乱码，则首先将其以文本形式打开查看内容是否正常显示； - 若确认代码无误，可直接在Matlab环境中清除现有main.m中的所有原始代码，并粘贴正确的未乱码版本的源代码。 以上方法应该能够帮助解决程序运行中遇到的基本问题。
     
  • 基于MATLAB的BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络多特征分类预测（含完整代码及数据）
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    本研究运用MATLAB开发了一种结合BO-LSTM架构的贝叶斯优化长短期记忆神经网络，用于高效处理和预测多特征分类问题。提供完整的代码和数据支持，便于学术交流与应用实践。 MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整程序和数据）： 1. 使用Matlab2018b及以上版本实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络进行多特征分类预测。 2. 可视化展示分类准确率，相关数据和程序可在下载区获取。 3. 输入包含15个特征，输出4类标签。 4. 贝叶斯优化参数包括隐藏层节点数、初始学习率以及正则化系数。
     
  • 基于LSTM的长短期记忆神经网络时间序列预测
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    本研究利用LSTM（长短时记忆）模型进行时间序列预测，通过改进传统RNN结构，有效解决了长期依赖问题，提升了预测准确度。 MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）时间序列预测涉及使用MATLAB中的相关工具箱来构建和训练LSTM模型，以进行时间序列数据的预测任务。这通常包括准备数据、定义网络架构、配置训练参数以及评估模型性能等步骤。
     
  • 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）
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    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CNN-LSTM的卷积神经网络和长短时记忆结合模型
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    本研究提出了一种融合CNN与LSTM的深度学习架构，旨在提高序列数据处理能力。通过结合两者的优点，该模型在多项任务中表现出色。 新的模型是CNN-LSTM。
     
  • 基于MATLAB的GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的时间序列预测（含完整源码及数据）
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    本研究运用MATLAB开发了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆网络的模型，显著提升时间序列预测精度。资源包括完整代码和测试数据集。 MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据）。灰狼算法用于优化初始学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数。输入数据为单变量时间序列，即一维数据。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本，程序出现乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention（结合卷积神经网络、长短期记忆网络及注意力机制）的多变量时间序列预测模型
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    本研究提出了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的新型多变量时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式识别与未来趋势预测的准确性。 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）的多变量时间序列预测方法适用于处理复杂的时间序列数据。该模型能够有效利用多维特征信息，提高预测精度。在MATLAB 2020版本及以上环境中实现此算法时，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)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估模型性能。代码设计简洁高效，便于学习与调试，并支持不同数据集的灵活替换。
     
  • 基于Matlab的LSTM长短期记忆神经网络在多变量时间序列预测中的应用（含完整代码及数据）
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    本研究利用MATLAB平台开发了LSTM模型，专为多变量时间序列预测设计，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于学术交流与实践应用。 本段落介绍使用Matlab实现LSTM长短期记忆神经网络进行多变量时间序列预测的方法。该方法的特点包括：输入多个特征并输出单个变量；考虑历史特征的影响来完成多变量时间序列预测；数据以Excel格式提供，便于替换和管理；适用于运行环境为Matlab2018b及以上的版本；最终输出R2、MAE（平均绝对误差）、MBE（均值偏差）等评价指标。