【EI级】多头注意力机制多变量时间序列预测TCN-LSTM-Multihead-Attention【含Matlab源码 4697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 2024-06-15 18:24:37 首次发布
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【光伏预测】卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVR光伏预测【含Matlab源码 4212期】
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04-02 900
卷积神经网络结合支持向量机CNN-SVR光伏预测 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！
一级倒立摆MATLAB程序
03-13
在对一级倒立摆进行数学建模的基础上，对模型进行线性化，得到其状态空间模型，利用二次型最优控制方法得出控制率。MATLAB编程对一级倒立摆进行仿真分析。
matlab一级倒立摆模型
06-11
使用matlab的ode45对一级倒立摆进行了建模，没有使用小角度线性化操作。倒立摆的默认是可以进行360度旋转的。然后使用了双路PD控制，但是控制效果不是很好，使用遗传算法优化参数时间太慢 了，就没有等特别好的参数。如果有计算错误，希望大家一起交流。
一级倒立摆MATLAB仿真程序
04-28
一级倒立摆MATLAB仿真程序 在对一级倒立摆进行数学建模的基础上，对模型进行线性化，得到其状态空间模型，利用二次型最优控制方法得出控制率。MATLAB编程对一级倒立摆进行仿真分析。
【气动学】考虑终端攻击角度约束和拦截高超声速目标的精确制导方法Matlab仿真
j_jinger的博客
10-19 804
摘要: 高超声速目标具有速度快、机动性强等特点，对其进行精确拦截极具挑战性。本文针对终端攻击角度约束条件下拦截高超声速目标问题，提出一种基于气动学的精确制导方法，并利用Matlab进行仿真验证。该方法综合考虑了目标机动特性、拦截弹气动特性以及终端攻击角度约束，设计了具有鲁棒性的制导律，并通过仿真实验验证了其有效性和精确性。关键词: 高超声速目标；精确制导；终端攻击角度约束；气动学；Matlab仿真1 引言。
【EI级】多头注意力机制多变量时间序列预测TCN-LSTM-Multihead-Attention【含Matlab源码 4697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； ...
Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
12-14
内容概要：本文详细介绍了使用Matlab实现TCN（时序卷积网络）、LSTM（长短时记忆网络）和多头注意力机制（Multihead Attention）相结合的多变量时间序列预测模型。首先，项目背景介绍了多变量时间序列预测的重要性和...
混沌博弈优化算法CGO-TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测Matlab实现.rar
09-10
混沌博弈优化算法、TCN、LSTM和多头注意力机制的结合，为多变量时间序列预测提供了全新的视角和解决方案，而Matlab实现的提供，使得该技术更加易于应用和推广。这项技术的成功应用，有望在多种领域引发革命性的变化...
Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测（含模型描述及示例代码）
03-07
内容概要：本文档详细介绍了一个结合卷积神经网络（TCN）、长短时记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multihead Attention）的多变量时间序列预测模型的设计与实现。项目旨在提高时间序列预测的准确性、效率和鲁棒性...
SCI一区级 | Matlab实现DBO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
前程算法屋的博客
06-21 533
SCI一区级 | Matlab实现DBO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
一阶倒立摆,一阶倒立摆matlab,matlab
09-10
一阶倒立摆的LQR PID两种方法的比较，PID的simulink仿真，LQR的代码和simulink仿真，内含报告，供初学者参考
一阶倒立摆matlab仿真_matlab_
09-28
一阶倒立摆控制实现MATLAB的仿真，可以实现
一阶倒立摆matlab仿真_一阶倒立摆_
10-03
一阶倒立摆仿真matlab程序，包含仿真结果和simulink仿真
Python基于机器学习的光伏功率预测项目源码+训练数据+测试数据
03-23
Python基于机器学习的光伏功率预测项目源码+训练数据+测试数据 数据加载 使用pandas的read_csv()方法加载数据，然后使用concat()的方法分别将4个训练集和4个测试集合并到一起。 数据探索 使用head()查看测试集和训练集前5行数据，可以看出训练集比测试集数据多出【实发辐照度】和【实际功率】两列。另外，测试集【id】列只是序号，对算法模型无影响，删除即可。 使用scatter()绘制【实发辐照度】和【实际功率】数据的散点图，可以看出，两列数据强相关。 使用info()查看数据基础信息，可以看出训练集和测试集数据并无空值。但时间数据为字符格式，需要处理。 使用describe()查看数据统计值，可以看出训练集和测试集各列数据并无缺失值。另外可以看出，训练集【实发辐照度】和【实际功率】两列数据50%数据为近似于0，而最大值远大于0。联想夜晚并无光照，故无辐照度和功率，处理数据时可作为参考。 使用Excel打开训练集和测试集数据，可以看出： 训练集给定3年的数据，而测试集只设计1年，可猜测年份对光伏功率无影响； 所有数据时间秒数皆为0，可猜测其对光伏功率无影响；
Matlab实现BO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测 1.data为数据集，格式为excel，7个输入特征，1个输出特征，多输入单输出回归预测，main.m是
最新发布
03-14
Matlab实现BO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测 1.data为数据集，格式为excel，7个输入特征，1个输出特征，多输入单输出回归预测，main.m是主其余为函数文件，无需运行; 2.贝叶斯优化参数为:学习率，隐含层节点，正则化参数; 3.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等; 运行环境matlab2023b及以上 ,Matlab; BO-CNN-LSTM; Multihead-Attention; 多变量回归预测; 贝叶斯优化参数; 学习率; 隐含层节点; 正则化参数; R2; MAE; MSE; RMSE; MAPE; matlab2023b及以上,Matlab中多头注意力机制在BO-CNN-LSTM结构上的多变量回归预测模型
具有末端撞击角度约束的制导律仿真
时间和空间中的相对维度
08-27 234
末端撞击角度约束的制导律
matlab 一阶倒立摆源代码
mohen_777的博客
07-02 957
总结来说，Matlab中一阶倒立摆的工作原理涉及系统建模、控制器设计和仿真三个主要方面。通过Matlab强大的工具箱和仿真环境，可以有效地进行控制系统设计和分析，实现倒立摆系统的稳定控制。将设计好的控制器和系统模型集成到Simulink模型中，通过连接各个模块来实现闭环控制系统。对于一阶倒立摆，可以简化为单自由度的系统，考虑角度（θ）和角速度（ω）作为状态变量。通过仿真结果评估控制器的性能，如稳定性、鲁棒性和响应速度等。仿真过程中可以观察系统的响应，如摆的稳定性、响应速度等。是系统的状态空间矩阵。
EI级 | TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
m0_57702748的博客
01-10 976
本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积神经网络结合双向门控单元TCN-BiGRU-Multihead-atention的数据回归预测模型。该模型将时间卷积神经网络与双向门控单元相结合，利用时间卷积神经网络的局部特征提取能力和双向门控单元的长期依赖建模能力，有效地捕捉时间序列数据的动态变化。此外，该模型还加入了多头注意力机制，能够对时间序列数据中的重要信息进行加权，提高模型的预测精度。
倒立摆matlab仿真程序_一阶倒立摆的PID控制和LQR控制
weixin_39637979的博客
11-22 7629
前言倒立摆模型在机器人学的很多地方都有用到, 如人形机器人行走时就可以简化成一个倒立摆, 2019Robomaster高中生冬令营简历题中有一道经典的一阶倒立摆, 简历的提交已经截止, 所以发一下这篇文章以供参考, 肯定有很多错误的地方请多指教.建模与分析一个可以活动的小车上立着一根不稳定随时会倒下的杆。小车的轮子由电机控制，可以控制小车电机的转动力矩M。同时，也可以获取小车轮子转动的圈数N（可以...
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