【多变量输入单步预测】基于减法优化器算法SABO-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究Matlab代码

最新推荐文章于 2025-08-07 12:51:32 发布
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【多变量输入单步预测】基于减法优化器算法SABO-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究Matlab代码.rar
07-28
2.附赠案例数据可直接运行。...3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
最新发布
10-12
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现） 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统优化或相关领域研究...
shap分析mnist实验复现code
12-09
在A Unified Approach to Interpreting ModelPredictions论文中的第三个分析模型评估标准：SHAP分析Mnist数据集遮掩实验复现代码（new）
SCI一区级 | Matlab实现INFO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测
qq_59747472的博客
09-19 802
多变量时间序列预测是许多领域的核心问题，包括金融、能源、气象等。近年来，深度学习方法在解决此类问题方面取得了显著进展。本文提出了一种基于 INFO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 的新型深度学习模型，用于多变量时间序列预测。该模型结合了信息理论、卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和多头注意力机制，以有效地捕捉时间序列数据中的复杂模式和依赖关系。本文使用 Matlab 语言实现了该模型，并通过实证研究验证了其在不同数据集上的优越性能。
SHAP分析！Transformer-BiLSTM组合模型SHAP分析，模型可解释不在发愁！
qq_59747472的博客
06-09 523
一、引言在深度学习广泛应用于各类预测与分析任务的当下，Transformer 和 BiLSTM 等模型凭借强大的特征提取与序列处理能力，在时间序列预测、自然语言处理等领域取得优异成果。然而，这些复杂模型如同 “黑箱”，难以直观解释其决策过程和影响因素，限制了模型在医疗、金融等对可解释性要求高的领域的应用。SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析作为一种先进的模型可解释性工具，能够量化每个输入特征对模型输出的贡献，为揭开模型 “黑箱” 提供了有效途径。
【创新未发表】Matlab实现花朵授粉优化算法FPA-Kmean-Transformer-LSTM组合状态识别算法研究
Matlab_dashi的博客
08-02 1350
摘要随着工业自动化和智能制造的快速发展，状态识别技术在提高设备可靠性、降低维护成本方面发挥着至关重要的作用。传统的基于规则和模型的方法在应对复杂非线性系统时往往力不从心，而机器学习方法则展现出强大的数据挖掘能力。本文提出了一种基于花朵授粉优化算法(FPA)、K-means聚类、Transformer和LSTM的组合状态识别算法，旨在提高复杂设备状态识别的准确性和效率。1. 算法概述本算法将FPA、K-means、Transformer和LSTM四种方法有机结合，构建一个完整的设备状态识别框架。数据预处理。
SHAP分析
weixin_60535956的博客
10-05 5811
SHAP分析
shap分析（入门无理论的实操帖）
LYH0925的博客
05-18 4226
有问题自己多问问AI。​​
SHAP分析解释
m0_58044187的博客
03-17 1089
3、点（蜂巢图）或者柱子（条形图）的数值为正，说明对最终预测结果积极影响，数值为负，说明对最终预测结果消极影响；1、越重要的越在上面，对最终预测结果影响越大的越在上面；2、颜色表示该特征的原始特征值，红色表示大，蓝色表示小；
数据分析SHAP工具
qq_41105449的博客
06-07 6132
文章目录SHAP使用单个case预测的解释多个case预测的解释参考博客 SHAP使用 SHAP: 名称来源于Shapley Additive explanation. 可以解释任何机器学习模型的输出。shap value是预测样本预测值中每个特征分配到的数值，还可以表现影响的正负。shap擅长对xgboost模型进行优化，对于搭建的神经网络模型计算会非常慢。 SHAP value服从以下等式： 其中，f(xij)f(x_{ij})f(xij​)为xijx_{ij}xij​的SHAP值，为xix_{i}x
卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）
机器学习-深度学习
11-29 3455
卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）
【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
03-22 1598
然而，据我们所知，目前很少有现有的工作探讨了如何智能设计移动边缘计算网络中无人机的飞行轨迹，以服务于大量设备，尤其是考虑到设备的动态移动性和无人机与设备之间的动态关联。因此，无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式，在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。由于其灵活的部署、全面的控制和网络性能，UA V辅助无线通信受到了广泛的研究兴趣UAV辅助的边缘计算网络是有意义的，并且在处理巨大设备的通信和处理需求时是一个有趣的概念。行百里者，半于九十。
Python训练打卡Day14
m0_58811034的博客
05-03 383
掌握SHAP图的分析方法
融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM-Attention)的多变量/时间序列预测
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m0_59235945的博客
09-11 1万+
CNN 主要由卷积层和池化层构成，其中卷积层利用卷积核进行电力负荷数据的有效非线性局部特征提取，池化层用于压缩提取的特征并生成更重要的特征信息，提高泛化能力。卷积神经网络作为一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割和自然语言处理等领域。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，通过模拟人类视觉处理的方式来实现对图像等数据的高效识别和处理。CNN的核心是卷积层，它通过卷积操作自动提取输入数据的空间层次特征，并通过池化层降低特征的空间尺寸，同时保留最重要的特征信息。
使用CNN-LSTM混合深度学习分类基于MUSE采集的运动想象EEG信号
脑机接口社区
11-06 5141
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口(BrainComputer Interfaces)技术是将人脑与外部设备建立起直接的通路，在智能助残、人...
SHAP分析完全指南：解锁机器学习模型的黑盒秘密
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
08-07 1675
在机器学习和深度学习日益普及的今天，模型的可解释性变得越来越重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为一种基于博弈论的模型解释工具，能够帮助我们理解复杂模型的决策过程，量化每个特征对预测结果的贡献。本文将深入探讨SHAP在多目标变量场景下的应用，包括多输出回归和多分类任务。通过丰富的实践示例、详细的代码演示和可视化图表，帮助读者快速掌握SHAP分析的核心概念和实际应用。
SHAP分析图的含义
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。
05-18 1604
SHAP分析图的含义
【多变量输入单步预测】基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
07-03
基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的CNN-BiLSTM-Attention模型是一种结合多种深度学习技术与智能优化算法的风电功率预测方法。该模型通过多变量输入进行单步预测，能够有效提升预测精度和稳定性。 #### 数据预处理 在...
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