【温度预测】多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-Multihead-Attention温度预测【含Matlab源码 3911期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-02-25 20:03:17 首次发布
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时间序列预测 — CNN-LSTM-Attention实现多变量负荷预测(Tensorflow)：多变量滚动
几度春风里的博客
01-22 1734
​ 所有文章提供源代码、数据集、效果可视化​ 文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜​​​​​​​​现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证。
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高
nhupzvb的博客
08-23 864
它将历史天气因素和电力负荷作为输入，通过神经网络模型进行训练和预测，最终得到预测结果。该模型可以在电力负荷预测领域应用，通过分析历史数据和天气因素，预测未来的电力负荷情况。该函数将前一采样点的天气影响因素和电力负荷作为特征数据，将后一采样点的电力负荷作为标签，然后按照这个规律将数据转换为监督学习问题。加载数据集，读取名为’cluster4.csv’的数据文件，并进行数据预处理，包括填充缺失值和转换数据类型。分割输入和输出，将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入，后一采样点的电力负荷作为输出标签。
利用CNN_LSTM_ATTENTION模型对寿命的预测
04-12
利用CNN_LSTM_ATTENTION模型对寿命的预测
【数据智能驱动预测革新】CNN-LSTM-Attention：集成多种数据处理方式应对数据分类精准预测
bmOeviPjU的博客
10-17 1059
通过结合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制，该模型能够有效地处理多特征输入的数据，并提取出丰富的特征信息。此外，注释清晰，适合新手小白使用。该模型能够处理多特征输入的数据，并且具有很高的灵活性和可扩展性，LSTM层可以灵活地替换为GRU或BiLSTM以适应不同的应用场景。在CNN-LSTM-Attention模型中，LSTM层负责处理具有时间依赖性的数据，从而提取出更为丰富的特征信息。在数据处理过程中，注意力机制能够根据任务需求，自动地将模型的注意力集中在最为重要的信息上，从而提高预测的准确度。
区间预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测
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。
06-02 1148
区间预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测
【温度预测】多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-Multihead-Attention温度预测【含Matlab源码 3911期】.zip
02-07
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； ...
【温度预测】减法平均算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络SABO-CNN-LSTM-Multihead-Attention【含Matlab源码 4774期】.zip
02-07
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； ...
【温度预测】能量谷算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络温度预测EVO-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention【含Matlab源码 3975.zip
最新发布
02-07
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【温度预测】多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络CNN-BiLSTM-Multihead-Attention温度预测【含Matlab源码 3910期】.zip
02-07
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； ...
CNN-LSTM-Attention时空特征结合-融合注意力机制的预测
m0_59163425的博客
11-12 7223
CNN-LSTM-SelfAttention 是一种深度学习模型结构，专为处理具有时空相关性的序列数据而设计。这种结构结合了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和自注意力机制（Self-Attention）三种神经网络层，能够有效捕捉数据中的空间和时间特征，主要的作用和功能如下:长短时记忆网络 (LSTM)是一种循环神经网络（RNN）的变体，擅长处理序列数据中的时间依赖关系。LSTM通过输入门、遗忘门和输出门的控制机制，有效记住或忽略序列中的关键信息。
【GRU回归预测】多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU-Mutilhead-Attention预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3971期】
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02-20 936
多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU-Mutilhead-Attention预测（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
博客摘录「 CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测」2024年1月11日
weixin_61003246的博客
01-11 674
规定输入数据的格式（批大小，时间步数，特征维度），将批大小默认为１，时间步数记为ｔ，特征维度记为ｎ，则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Ｒｔ×ｎ，记ｘｉ 为Ｒｔ×ｎ 中第ｉ个时间步数据的向量表示。第二层是卷积神经网络层（CNN 层）。CNN 层可以提取数据中不同特征值之间的空间联系，进而弥补 ＬＳＴＭ 无法捕获数据空间分量的缺点，同时它提取出的特征仍然具有时序性。样本数据进入ＣＮＮ 层中会依次进行卷积、池化和节点展开（降维）操作。针对序列数据，本模型采取一维卷积，卷积核只按照单一的时域方向进行卷积。
基于CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
02-27 1695
时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用在时间序列数据中，CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T]，通过卷积层可以生成一组特征映射：CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测
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pengxiang1998的博客
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LSTM 隐藏层输出向量作为注意力层的输入，通过一个全连接层进行训练，再对全连接层的输出使用 softmax 函数进行归一化，得出每一个隐藏层向量的分配权重，权重大小表示每个时间步的隐状态对于预测结果的重要程度。权重训练过程如下：Ｓ。
回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测
m0_60703264的博客
03-26 757
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍本文提出了一种基于注意力机制的混合ＣＮＮ－ＬＳＴＭ系统模型，如图１所示。该模型由ＣＮＮ网络、ＬＳＴＭ网络、融合层和全连接层４部分构成。该模型的主要思路为：在通道１...
CIKM2019|AutoInt自注意力神经网络自动学习特征交互(已开源)
hestendelin的专栏
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AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural NetworksWeiping Son...
基于 CNN-GRU 的菇房多点温湿度预测方法研究 学习记录
pengxiang1998的博客
09-30 2355
本篇文章主要为学习其模型思想。
Matlab源码：金枪鱼优化算法结合TSO-CNN-LSTM-Multihead-Attention预测温度
本压缩包文件提供了一个使用Matlab实现的高级温度预测模型，该模型集成了金枪鱼优化算法（TSO），卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）以及多头注意力机制（Multihead-Attention），为温度预测提供了一个...
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