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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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CNN-BiLSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型，旨在实现多输入信号下的回归预测任务。通过优化CNN-BiLSTM架构，提升了复杂时间序列数据的分析精度和泛化能力。项目提供了详尽的源代码和实验数据集，便于科研人员及工程师进行复现与进一步研究。 MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归数据，包含12个特征和一个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于Bayes优化的双向长短期记忆网络(Bayes-BILSTM)回归预测(Matlab 2019及以上版本代码)
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    本研究提出了一种结合Bayes优化与双向长短期记忆网络（BILSTM）的新型回归预测模型，适用于各种序列数据预测任务。采用Matlab 2019及以上版本实现。 基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络（Bayes-BILSTM）回归预测方法，适用于2019及以上版本的MATLAB环境。该代码包含了多种评价指标：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）。此外，代码质量优秀，便于学习并可方便地替换数据进行测试。
     
  • 基于Bayes优化的双向长短期记忆网络(Bayes-BiLSTM)回归预测(Matlab代码,需2019及以上版本)
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    本项目采用Bayesian优化技术与双向长短期记忆神经网络相结合的方法，用于高效准确的时间序列回归预测。配套提供适用于Matlab 2019及以上版本的完整源码实现。 基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络（Bayes-BiLSTM）回归预测方法，在MATLAB 2019及以上版本中的实现代码。该代码实现了R²、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等评价指标，并且具有极高的代码质量，便于学习和替换数据。
     
  • 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。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM/GRU/LSTM回归预测模型：含详细注释和优质MATLAB代码实现
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM/GRU/LSTM混合模型，用于高效的时间序列回归预测，并提供了详尽的注释与高质量的MATLAB代码。 基于麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM数据回归预测模型：清晰注释与高质量Matlab代码实现 本项目介绍了一种使用麻雀搜索算法（SSA）来优化卷积神经网络(CNN)结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)的数据回归预测模型。此外，BiLSTM部分可以替换为GRU或LSTM以适应不同的应用场景。 1. 利用麻雀搜索算法(SSA)对CNN-BiLSTM的参数进行自动优化，避免了人工选择参数时可能遇到的问题，并有效提高了预测精度。 2. 该代码适用于多输入单输出的数据处理方式。要求使用Matlab版本为2020及以上。 3. 预测模型评价指标包括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），同时提供了丰富的图表展示结果，代码质量极高，适合新手使用。 项目附赠案例数据文件可以直接运行，方便用户理解和测试模型性能。
     
  • 基于CNN-BILSTM的多维时间序列预测及其回归分析（含MATLAB代码）
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络与双向长短期记忆模型的方法，用于处理和预测多维度时间序列数据，并进行回归分析。提供详尽的MATLAB实现代码以供参考学习。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的多维时间序列预测方法结合了CNN和BILSTM的优点，适用于复杂模式的时间序列数据预测任务。该模型采用回归方式进行预测，并在MATLAB环境中实现了高效且易懂的代码实现。 评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等，这些标准能够全面衡量模型的性能表现。此代码具备高质量的特点，不仅易于学习理解，还便于用户根据自身需求替换数据集进行实验和优化。