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基于Bayes优化的CNN-LSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）

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简介：
本研究提出了一种结合Bayes优化与CNN-LSTM架构的高效时间序列回归预测模型。通过精细调整网络参数，该模型在多个数据集上展现出优越性能，并附有实用的Matlab实现代码和相关数据资源。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型采用多输入单输出结构。该模型通过优化学习率、隐含层节点数以及正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于修改以适应不同数据集的需求。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。

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  • 基于Bayes优化的CNN-LSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）
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    本研究提出了一种结合Bayes优化与CNN-LSTM架构的高效时间序列回归预测模型。通过精细调整网络参数，该模型在多个数据集上展现出优越性能，并附有实用的Matlab实现代码和相关数据资源。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型采用多输入单输出结构。该模型通过优化学习率、隐含层节点数以及正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于修改以适应不同数据集的需求。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于Bayes优化的CNN-BiLSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）
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    本研究提出了一种结合Bayes优化、CNN与BiLSTM的混合模型，用于提升时间序列数据的预测精度，并提供了详细的Matlab实现代码和相关实验数据。 本段落介绍了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM）回归预测模型，即bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。该模型通过优化学习率、隐含层节点和正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高且易于理解和修改数据部分，并可在MATLAB 2020b及以上版本中运行。
     
  • 基于MATLAB的CNN数据回归预测模型
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的卷积神经网络(CNN)数据回归预测模型，旨在提高复杂数据集的分析精度和效率。通过优化CNN架构参数，该模型在多个测试场景中展现出卓越的数据拟合能力和预测性能。 本段落介绍了一段视频（可通过Bilibili平台查看），内容为使用Matlab实现卷积神经网络进行数据回归预测的完整源码及数据展示。该方法适用于多变量输入、单变量输出的数据集，评估指标包括R2、MAE、MSE和RMSE，并提供了拟合效果图与散点图以辅助理解模型效果。此外，所需Excel格式的数据要求使用Matlab 2018B或更高版本软件进行处理。相关代码可在文档中找到（具体位置见原文说明）。
     
  • 基于Matlab的SSA-CNN-LSTM：利用麻雀算法优化CNN-LSTM的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与CNN-LSTM模型的方法，用于提升多输入单输出的数据回归预测精度。通过MATLAB实现并提供了完整的代码和实验数据支持。 1. 使用Matlab实现SSA-CNN-LSTM算法优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）的多输入单输出回归预测功能，并提供完整源码和数据。 2. 该模型能够接受多个特征作为输入，仅返回一个变量作为输出，适用于多输入单输出的回归预测任务； 3. 包含多种评价指标以评估模型性能，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）及根均方误差（RMSE）等。 4. 利用麻雀算法优化CNN-LSTM网络中的参数设置，具体为学习率、隐层节点数以及正则化系数； 5. 提供Excel格式的数据文件以方便用户替换数据集并进行实验；建议使用2020及以上版本的Matlab环境运行程序。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合CNN和LSTM模型构建多输入的回归预测系统，适用于时间序列分析与预测任务，提供详尽代码和数据支持。 MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该模型使用卷积长短期记忆神经网络进行多输入回归预测，输入包含12个特征，输出为一个变量。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测及多变量输入模型的Matlab代码
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的基于CNN-LSTM-Attention架构的回归预测模型代码，适用于处理复杂时间序列数据和多变量输入问题。 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)的回归预测模型适用于多变量输入场景。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与数据替换。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（平均绝对百分比误差）。
     
  • 【Transformer回归预测】基于TCN-Transformer-LSTM的光伏数据预测【含Matlab源码】.zip
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    本资源提供了一种结合TCN、Transformer和LSTM模型的先进方法，用于光伏数据的回归预测，并附带了详细的MATLAB源代码。适用于研究与工程应用。 所有在海神之光上传的代码均可运行并经过验证有效，适合初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：Main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b，如遇问题请根据提示进行调整； 3. 操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：打开除Main.m之外的所有m文件（无需运行）； 第三步：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果。 4. 对于仿真咨询或更多服务需求，可以联系博主进行询问。 - 完整代码提供 - 期刊文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
     
  • 基于灰狼算法优化的LSTM回归预测（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB平台，结合灰狼优化算法对长短期记忆网络进行参数优化，以提高时间序列数据的回归预测精度。 使用灰狼算法优化的LSTM模型进行回归预测，并配有内置数据集及全中文注释，在MATLAB 2019或更高版本上可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM-Attention模型多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的CNN-BiLSTM-Attention混合模型，用于解决复杂时间序列的数据预测问题。该模型采用多输入单输出结构进行回归分析，并提供了包含全部代码和原始数据集以供学术交流与应用实践。 在Matlab环境中实现CNN-BiLSTM-Attention模型用于多变量回归预测的方法如下： 1. 数据集 `data` 格式为Excel文件，包含7个输入特征和1个输出特征。 2. 运行主程序文件即可开始执行代码。 3. 在命令窗口中会显示MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和MBE（平均偏差误差），这些评估指标可以帮助分析模型预测的准确性。数据集及源码可以在下载区域获取，但请注意确保将它们放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2021b或更新版本运行。 4. 在注意力机制模块中采用了SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）结构单元来增强通道维度上的特征表达能力。该模块引入了通道级的注意力机制，通过为每个特征通道添加权重以突出其重要性，在不同的任务下可以加强或者削弱特定的特征信息，从而更有效地提取有用的特性。 5. SEBlock的操作流程主要包括三个步骤：首先执行Squeeze（压缩）操作，这一步骤会将空间维度的信息进行整合而保持原有的通道数量不变；接着是融合全局信息的过程——即通过全局池化技术来生成实数值向量。这些实数是由每个特征通道的值加权平均得到的，在计算过程中需除以整个输入图像的空间尺寸（H*W）。 6. 接下来进行Excitation（激励）操作，这是SEBlock的关键部分之一，它会根据上述步骤产生的权重来调整各个通道的重要性程度。