基于卷积神经网络结合双向长短时记忆网络的时序数据预测（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-05-11 00:05:59 发布

独行侠影

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基于卷积神经网络结合双向长短时记忆网络的时序数据预测（附带MATLAB代码）

时序数据预测是一项重要任务，它可以帮助我们理解和预测时间序列中的趋势和模式。在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结合双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）来进行时序数据预测，并提供相应的MATLAB代码实现。

首先，让我们导入所需的MATLAB工具箱和数据集。在这个示例中，我们将使用一个包含时序数据的数据集，其中每个样本包含多个时间步长的特征。我们将使用前一部分数据进行训练，并使用后一部分数据进行验证和测试。

% 导入数据集
data = load('dataset.mat');
X_train = data.X_train

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使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测

XlltEditor的博客

09-22

575

通过以上步骤，我们成功地使用CNN进行了时间序列预测。当然，这只是一个简单的示例，你可以根据实际情况进行模型的调整和优化。希望这篇文章对你理解如何使用CNN进行时间序列预测有所帮助！时间序列预测是一项重要的任务，可以应用于许多领域，例如气象预测、股票市场分析和交通流量预测等。在这篇文章中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）来进行时间序列预测。

时间序列预测 | Matlab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)时间序列预测，单列数据输入模型

前程算法屋的博客

08-13

191

时间序列预测 | Matlab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)时间序列预测，单列数据输入模型

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卷积神经网络对时序信号的分类预测

qq_58776428的博客

05-28

817

Step4: 结构层设计,Matlab自带的库函数是处理图像的,因此输入层也是图片的输入格式,但是序列信号可以看作图像信息的特例,将其中的过程矩阵用行向量取代,本文介绍的CNN实例,包含四个卷积层,三个池化层,两个全连接层(即BP网络中的隐藏层),使用的激活函数为ReLU,全连接层的权系数节点丢弃率为0.2,同时设计softmax的多分类;%等价于 X(1,:,1,k) = (x(k,:) -mean(x(k,:))) / std(x(k,:));%滤波器长度为11,个数为4,输出的数据跟输入维度相同。

【分类模型】详解时间卷积神经网络的时序分类预测模型

Fanjufei的博客

05-16

903

以下是采用 MATLAB 实现 TCN 时间卷积神经网络的时序分类预测的代码示例。首先，我们需要导入相关的库和数据。本示例采用的是 UCI 的电力负载数据集。接着，我们定义 TCN 网络模型的结构，并编写相应的训练和测试函数。接下来，我们定义并调用训练和测试函数，并输出模型准确率作为最终结果。

循环神经网络 (处理时序型数据)

Yongfeng's Blog

08-09

1万+

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种处理时序型输入的神经网络。它被广泛应用在语音识别、机器翻译、人名识别、文本生成等任务上。RNN 存在多种变体，如 LSTM，GRU，BRNN，深层 RNN 等，这些网络能够较好的提升 RNN 在不同问题上的效率和效果。

基于卷积神经网络结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时序数据预测（附带Matlab代码）

CyberWizarDD的博客

09-13

200

通过将时序数据转换为适合这两种模型的格式，并使用Matlab中的相关函数进行模型构建和训练，可以实现对时序数据的准确预测。我们的目标是基于过去的时间步来预测未来的值。标准化可以使数据的均值为0，方差为1，有助于提高模型的收敛速度和稳定性。对于BiLSTM模型，我们需要将数据转换为二维矩阵，形状为（样本数，时间步数*特征数）。对于CNN模型，我们可以将数据转换为三维张量，形状为（样本数，时间步数，特征数）。请注意，以上提供的代码示例仅为演示用途，实际应用中可能需要根据数据的特点和任务的需求进行调整和优化。

基于卷积神经网络和双向长短时记忆网络的数据分类实现（附带Matlab源码）

DevSavantX的博客

09-15

171

数据分类是机器学习领域中的一个重要任务，而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，Bi-LSTM）是两种被广泛应用于图像和序列数据处理的深度学习模型。接下来，使用提取的特征作为输入，对Bi-LSTM模型进行训练。通过将CNN和Bi-LSTM模型相结合，我们可以利用CNN提取图像的局部和全局特征，然后使用Bi-LSTM对提取的特征进行建模和分类，从而实现对数据的准确分类。

【故障诊断】基于减法平均优化算法SABO优化双向时间卷积神经网络BiTCN实现轴承数据故障诊断附Matlab代码.rar

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本项目提出了一种基于减法平均优化算法（SABO）优化的双向时间卷积神经网络（BiTCN）模型，旨在提高轴承数据故障诊断的准确性和效率。双向时间卷积神经网络（BiTCN）是一种针对时间序列数据设计的深度学习模型，它...

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什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。卷积如何处理时间序列时间序列预测，最容易想到的就是那个马尔可夫模型： P(yk∣xk,xk−1,...,x1)P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1)P(yk∣xk,xk−1,...,x1) 就是计算某一个时刻的输出...

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时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络时间序列预测

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

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420

在当今的信息时代，数据分类是数据科学和机器学习领域中一个重要的任务。数据分类的目标是将给定的数据样本分配到不同的类别中，以便更好地理解和利用数据。为了实现准确的数据分类，研究人员一直在寻找新的方法和技术。近年来，深度学习已经成为数据分类领域的热门话题之一。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）是两种常用的神经网络结构。本文将介绍如何结合CNN和LSTM来实现数据分类任务。首先，让我们简要介绍一下卷积神经网络（CNN）。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。

基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-LSTM-SAM-Attention多特征分类预测

前程算法屋的博客

01-09

516

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kuyuguoheqi的博客

07-20

452

LSTM全称是长短期记忆网络（long-shorttermmemorynetworks），是不那么容易发生梯度消失的，主要原因在于LSTM内部复杂的“门”(gates)，LSTM通过它内部的“门”可以接下来更新的时候“记住”前几次训练的”残留记忆“（去除或增加信息到细胞状态）。蓝色的矩阵(输入图像)对粉色的矩阵（filter）进行矩阵内积计算并将三个内积运算的结果与偏置值b相加（比如上面图的计算（1*1+1*0）+（1*0+1*-1+2*0）+（2*0）+1=1=）......

长短期记忆网络（LSTM）深度解析：理论、技术与应用全景

搏博的专栏

05-11

3016

本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用，系统拆解LSTM的核心机制，涵盖基础理论推导、改进模型分析、分布式训练技术及多领域实践案例，为复杂时序系统的建模提供完整技术路线。通过共享权重处理序列数据，但反向传播时梯度呈现指数级衰减（或爆炸），导致对长距离依赖（如超过20步的时序）建模能力失效，即梯度消失问题。从连续语音信号中检测语音段起始与结束位置，输入为梅尔频率倒谱系数（MFCC，40维），输出为二分类（语音/非语音）。

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多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测（卷积神经网络-长短期记忆网络）——附代码

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