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BiLSTM分类：基于Matlab卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的数据分类【包含Matlab源程序，第3006期】

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简介：
所有由 海神之光 发布的代码均可顺利运行，经过严格测试确认其可用性，我将竭尽所能为您提供支持。首先，代码压缩包包含以下内容：主函数文件 CNNlstm.m；此外，还包括若干辅助调用函数，这些函数存储在其他独立的 m 文件中，无需用户自行运行。同时，我们提供了运行结果的视觉效果图，以便您直观地了解程序的性能。其次，本代码的运行环境要求使用 Matlab 2019b 版本。如果运行过程中出现任何错误提示，请根据提示进行相应的修改；如果对修改过程不熟悉，欢迎通过私信向博主寻求帮助。最后，为了方便您的使用，我们详细列出了运行操作步骤：第一步，将所有文件均复制并放置到 Matlab 的工作目录下；第二步，双击打开除 .m 文件之外的其他 m 文件即可开始执行。

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  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据分类预测_lstm分类
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    本项目利用LSTM模型在MATLAB环境下进行数据分析与预测，专注于实现高效的数据分类预测功能。通过深度学习技术优化算法性能，旨在提高分类准确率和处理效率。 使用Matlab实现长短期记忆网络的数据分类预测（包含完整源码和数据）。该模型适用于多变量输入、单类别输出的场景，并采用准确率与混淆矩阵作为评价指标。此外，还提供了拟合效果图及详细的混淆矩阵展示。 所需使用的数据格式为Excel文件，请确保您使用的是Matlab 2019及以上版本进行操作。
  • 基于CNN-LSTM-Attention的卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测（Matlab程序已调试）
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    本研究提出了一种融合CNN、LSTM与Attention机制的深度学习模型，用于数据分类和预测，并提供了成熟的Matlab实现代码。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制，在Matlab环境下用于数据分类预测任务。 该程序已调试完毕，无需对代码进行任何更改即可直接运行。具体要求如下： 1. 支持多特征输入，并且可以将LSTM替换为GRU或BiLSTM结构。 2. 要求使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 模型特点包括： - 卷积神经网络（CNN）：用于捕捉数据中的局部模式和特征； - 长短期记忆网络（LSTM）：处理并识别长期依赖关系； - 注意力机制：增强了模型对关键信息的聚焦能力，从而提高预测准确性。 4. 程序注释详细清晰，适合初学者使用。附带测试数据集供参考和直接运行。 5. 本项目仅提供模型代码部分。 需要强调的是，该模型主要用于衡量特定数据集上的分类精度，并不能保证在替换不同数据后能够达到预期的预测效果。
  • 基于CNN-LSTM-Attention的卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测（Matlab程序已调试）
    优质
    本研究提出了一种基于CNN-LSTM-Attention架构的数据分类与预测方法，并使用Matlab实现了该模型，现已完成调试。此模型融合了卷积神经网络、长短时记忆网络及注意力机制的优势，有效提高了数据分类和预测的准确性。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制，适用于数据分类预测任务，并已使用Matlab语言实现。该程序已经调试完毕，只需替换Excel中的数据即可运行。 此模型的特点如下： 1. 卷积神经网络 (CNN): 用于捕捉输入数据的局部模式和特征。 2. 长短期记忆网络 (LSTM) 或者门控循环单元 (GRU)，甚至双向长短期记忆(BiLSTM) 网络：处理序列数据中的长期依赖关系，适用于识别时间序列或顺序信息的重要性。需要注意的是，运行此程序需要使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 注意力机制: 提高模型对关键特征的关注度，从而提升预测精度。 此外，该代码注释清晰详尽，非常适合初学者理解和操作，并附带测试数据以供直接运行参考。然而，请注意，所提供的仅是衡量特定数据集性能的框架；替换不同的数据并不能保证一定能达到预期的效果。
  • 【RP-CNN-LSTM-Attention分类】基于优化递归图的卷积长短期记忆神经网络注意力机制数据分类预测
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    本研究提出了一种结合优化递归图、卷积层和LSTM的新型CNN-LSTM模型，并引入注意力机制，以提升复杂数据集中的分类与预测性能。 基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测方法，简称RP-CNN-LSTM-Attention分类，旨在提升数据分类的准确性和效率。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的优势，并通过引入递归图结构进一步优化其性能。
  • LSTM分类预测 - 使用MATLAB的长短期记忆神经网络实现（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的分类与预测模型，并提供了完整的代码和数据集，适用于深度学习研究者和技术爱好者。 分类预测 | 使用MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）进行多特征输入与多标签输出的分类预测，提供完整源码和数据。要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
  • 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。
  • 长短期记忆(LSTM)网络
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    简介：LSTM（长短期记忆）网络是一种特殊的递归神经网络架构，特别擅长处理并预测时间序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别及时间序列预测等领域。 LSTM（长短期记忆网络）是一种时间递归神经网络，适用于处理和预测长时间间隔的重要事件的时间序列数据。它已经在科技领域得到广泛应用，并且基于 LSTM 的系统可以执行多种任务，如语言翻译、机器人控制、图像分析、文档摘要生成、语音识别、手写识别以及聊天机器人的控制等。此外，LSTM 还可用于疾病预测、点击率和股票价格的预测，甚至合成音乐等领域。本段落档旨在通过简单的实现来解释 LSTM 的工作原理。
  • 基于Python的CNN-LSTM卷积长短期记忆网络数据回归预测模型
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    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。
  • 【BiLSTM分类】利用双向长短时记忆网络进行数据分类含Matlab源码.zip
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    本资源提供基于BiLSTM算法的数据分类解决方案及MATLAB实现代码。适用于自然语言处理、时间序列分析等领域，助力研究与开发工作。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。