【BiLSTM数据预测】双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1793期】

已于 2025-01-27 19:35:54 修改
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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-05 07:23:01 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134226488
本文介绍了双向长短时记忆(biLSTM)在Matlab中的应用，包括其原理、在位移预测中的作用，以及部分源代码示例。此外，还提及了Matlab版本和相关参考文献，展示了在智能优化、机器学习、图像处理、路径规划等多个领域的应用。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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回归预测 - MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）
05-27
回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。
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02-15
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】LSTM
qq_36130719的博客
08-10 587
长短期记忆网络 LSTM（long short-term memory）是 RNN 的一种变体，其核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲，细胞状态能够将序列处理过程中的相关信息一直传递下去。因此，即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来，这克服了短时记忆的影响。信息的添加和移除我们通过“门”结构来实现，“门”结构在训练过程中会去学习该保存或遗忘哪些信息。
【Bi-LSTM】基于双向长短期记忆 （Bi-LSTM） 需求预测研究(Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
02-25 4384
2]高明,郝妍.基于BiLSTM网络与误差修正的超短期负荷预测[J].综合智慧能源,2023,45(01):31-40.您可以更改选取数（过去的记录数）。此外，您还可以更改输入的数量。例如，您也可以包括过去的需求，或删除一些输入。在这个问题中，我们希望根据过去记录中的 3 个因素预测未来需求。可以捕捉输入数据双向的依赖信息，有效提高了预测模型对输入数据的特征表达能力，网络结构如图5。计算过程相似，将正向隐含层状态和反向隐含层状态组合得到 BiLSTM。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
时间序列预测模型实战案例(五)基于Bi-LSTM横向搭配LSTM进行回归问题解决
Snu77的博客
09-27 6327
这篇文章中我将通过数据集电力变压器油温数据以及通过Pytorch和python实现双向LSTM横向搭配单向LSTM得分实现，文章中包含数据分析部分，同时详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。在本次实战案例当中主要分为几大部分，详细的为大家介绍双向LSTM的实现，通过图解和生活案例的方式帮助大家更容易的理解文章内容，以及模型的结构，LSTM作为最常用的RNN结构单元，其依靠自身的门机制在许多领域应用方面都取得了良好的效果。希望本文对大家有所帮助。
BiLSTM原理、优化及代码实现(时序预测/分类/回归拟合，Matlab)
sfejojno的博客
03-31 1万+
同样，BiLSTM也存在一定可进行优化选择的超参数，若采取经验法或试错法，则有不能获取最优取值组合、时间成本高等问题。优化算法通过对超参数组合的随机生成与更新，能够更快速地获取优解，不失为一种应用方法。前面的文章中KAU已经介绍过很多种优化算法及其改进策略，本文中我也会应用这些算法优化BiLSTM，下面简单罗列一些优化算法方便一些朋友查看相应原理。
【BiLSTM数据预测】双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1824期】.zip
最新发布
02-15
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【LSTM预测】基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip
04-01
标题中的“【LSTM预测】基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip”表明我们即将讨论的是一个利用Matlab实现的预测模型，具体是基于双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory...
【Matlab股票价格预测】基于BiLSTM双向长短期记忆网络的股票价格时间序列预测（附MATLAB代码）
m0_57702748的博客
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在当今高度数字化的金融市场中，股票价格预测一直是金融领域的热门话题。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，利用这些技术进行股票价格预测已经成为可能。在本文中，我们将探讨如何使用Matlab中的BiLSTM（双向长短期记忆网络）来进行股票价格时间序列预测。BiLSTM是一种深度学习模型，它结合了长短期记忆网络（LSTM）和双向循环神经网络（BRNN）的特点。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效地处理时间序列数据，并且能够捕捉到长期依赖关系。
时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测
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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时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测-递归预测
【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）结合Adaboost实现数据分类含Matlab源码
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在机器学习和数据分类领域，长短时记忆（LSTM）神经网络已经被广泛应用。而双向长短时记忆（BiLSTM）结合Adaboost实现数据分类原理则是一种更加高级和复杂的方法，本文将对这一方法进行详细介绍和分析。首先，让我们来了解一下LSTM和BiLSTM的基本原理。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理和预测时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM具有更好的长期依赖性建模能力，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）
2201_75454341的博客
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目录摘要：1.电力负荷预测：2.滑动窗输入结构的构建3.LSTM4.Bi-LSTM5.程序运行结果：6.代码展示本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入，实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型，相比于单输入单输出的模型有更高的准确性。本文的电力负荷滑动窗输入构建方式具有一定的参考价值。电力负荷预测是一种典型的时间序列回归预测任务。电力负荷预测是保证电力供需平衡的基础,并为电网、电源的规划建设以及电网企业、电网使
【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码
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为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用"双斜率"法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;
【BiLSTM数据预测】双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1824期】
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11-07 149
双向长短时记忆BiLSTM数据预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
源码阅读笔记 BiLSTM+CRF做NER任务 流程图
studyvcmfc的专栏
08-09 488
源码阅读笔记 BiLSTM+CRF做NER任务（二） 源码地址：https://github.com/ZhixiuYe/NER-pytorch 本篇正式进入源码的阅读，按照流程顺序，一一解剖。 一、流程图 https://www.cnblogs.com/zhuangzi101/p/12753620.html
【BiLSTM数据预测】基于matlab双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1824期】
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03-28 4894
双向长短时记忆BiLSTM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【BiLSTM数据预测】双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测【含Matlab源码 1826期】
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11-07 635
双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
一幅图真正理解LSTM、BiLSTM
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不精，不诚，不足以动人
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1 前言 本文不是RNN系列入门，而是对RNN、LSTM、BiLSTM的内部结构和输入输出做透彻的剖析。 RNN：循环神经网络 LSTM：长短期记忆网络 BiLSTM：双向长短期记忆网络 重要的先验知识： 本质上单个RNN cell是在多个时间步上展开的形式，也可以理解为RNN是神经网络在时序上的权重共享（CNN相当于空间上的权重共享），LSTM也都是一样。 1.1 RNN回忆与概览 1.2 BiLSTM回忆与概览 LSTM内部结构相对RNN做了改进，BiLSTM中Bi指的是Bi-di
Matlab源码实现双向长短时记忆网络BiLSTM数据回归预测分析
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