多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测
多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测
目录
- 多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测
- 基本介绍
- 模型特点
- 程序设计
- 学习总结
- 参考资料
基本介绍
本次运行测试环境MATLAB2020b,MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测。
模型特点
深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高
预测性能, 现已提出了许多组合模型。
CNN 是多层前馈神经网络, 已被证明在提取隐藏的空间特征方面具有突出的性能。CNN 具有稀疏连接和权重共享的性质, 这大大减少了模型参数的数量。使用CNN 提取目标站点和其他站点的因素之间的潜在空间关系, 以减少预测误差.
多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测相关推荐
- 组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM多变量时间序列预测对比
组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM.EMD-LSTM.LSTM多变量时间序列预测对比 目录 组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM.EMD-LSTM.LSTM多 ...
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测(北京PM2.5数据集pollution.csv)
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测 传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题,而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题,该特性使 ...
- 分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络数据分类预测
分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现CNN卷积神经网络数据分类预测 基本介绍 模型设计 学习总结 参考资料 基本介绍 使用卷积网络的潜在好 ...
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
LSTM是一种时间递归神经网络,它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷.原生的RNN会遇到一个很大的问题,叫做The vanishing gradient problem for RNNs,也就 ...
- MATLAB 使用CNN拟合回归模型预测手写数字的旋转角度(卷积神经网络)
学习来源自mathworks的官方范例,个人学习使用,在个人项目上可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算 数据集生成方法可以参考:https://blog.csdn.net/qingfengxd1 ...
- 基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测
1.引言 在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上,将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中.具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层,在加 ...
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测,包括单步和多步(北京PM2.5数据集pollution.csv)
直接简单点转自其他博客 大神 Jason Brownlee的杰作:https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecas ...
- 多维时序 | MATLAB实现Attention-GRU多变量时间序列预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)
多维时序 | MATLAB实现Attention-GRU多变量时间序列预测----注意力机制融合门控循环单元,即TPA-GRU,时间注意力机制结合门控循环单元 目录 多维时序 | MATLAB实现At ...
- 多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比
多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM.SSA-LSSVM.VMD-LSSVM.LSSVM的多变量时间序列预测对比 目录 多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSS ...
- 多维时序 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出
多维时序 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出 目录 多维时序 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输 ...
最新文章
- 洛谷 3519 bzoj 2213 Difference
- 操作系统学习:系统调用与Linux0.12初始化详细流程
- Ubuntu21.04下安装Jupyter notebook
- js实现贪吃蛇小游戏
- [网络安全提高班] 一〇一.网络攻防溯源普及和医疗数据安全总结
- Flink Kafka consumer的消费策略配置
- 1盎司等于多少克 |1克等于多少盎司|盎司和克得换算关系
- 洛谷 P5194 [USACO05DEC]Scales S(DFS)
- 【知云】第六期:数据级异地容灾如何实现?阿里云帮你打通数据的“任督二脉”...
- hibernate中one-to-many实例一
- 数据库的增删改查基本操作
- word参考文献前面的自动编号在序号10以后,空隙变大
- JAVA之基数排序LSD顺序
- UE4莫名其妙崩溃的解决办法
- 鸢尾花的分类(四种方法)
- 生产者和消费者问题-----管程法
- 洛谷P3354 Riv河流 [IOI2005] 树型dp
- 微信小程序的基本使用
- MATLAB批量处理.nii文件----批量.nii转为jpg格式
- Python基础入门9:字符串1,字符串的驻留
热门文章
- Vue按钮封装防抖功能
- 数据结构选择练习题(有解析)
- 临床数据库挖掘系列2-使用SEER.stat软件提取数据
- 洛谷P3366【模板】最小生成树-克鲁斯卡尔Kruskal算法详解附赠习题
- Scrapy框架 - Spiders
- 【Tools系列】OneNote 2016 中同步笔记时出现0xE4010640错误
- Android-Ble蓝牙通讯开发–扫描,连接,发送和接收数据,分包解包(附源码)
- oracle12突然出现ora12514,【ORACLE】提示ORA-12514错误处理
- Python之生成器练习
- 【CodeVS3100】蜗牛