基于CNN-BILSTM-Attention的多变量时间序列预测

基于CNN-BILSTM-Attention的多变量时间序列预测

【下载地址】基于CNN-BILSTM-Attention的多变量时间序列预测 本仓库提供了一个基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的多变量时间序列预测模型。该模型适用于多维时间序列数据的预测，支持多列变量输入。代码使用MATLAB编写，适用于2020版本及以上的MATLAB环境 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/a7a8c

资源描述

本仓库提供了一个基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的多变量时间序列预测模型。该模型适用于多维时间序列数据的预测，支持多列变量输入。代码使用MATLAB编写，适用于2020版本及以上的MATLAB环境。

模型特点

• CNN-BILSTM-Attention架构：结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BILSTM）和注意力机制（Attention），能够有效捕捉时间序列数据中的复杂模式和依赖关系。
• 多变量输入：支持多列变量输入，适用于多维时间序列数据的预测。
• 评价指标：模型提供了多种评价指标，包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，方便用户对模型性能进行全面评估。
• 代码质量高：代码结构清晰，注释详细，方便学习和替换数据。

使用说明

1. 环境要求：确保您的MATLAB版本为2020及以上。
2. 数据准备：准备您的多变量时间序列数据，确保数据格式符合模型输入要求。
3. 模型训练：运行MATLAB代码进行模型训练，调整参数以优化模型性能。
4. 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，确保模型预测结果的准确性。

注意事项

• 请确保您的数据格式正确，避免因数据格式问题导致模型训练失败。
• 在训练过程中，可以根据实际情况调整模型参数，以获得更好的预测效果。

贡献

欢迎大家提出改进建议或提交代码优化，共同完善本模型。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

【下载地址】基于CNN-BILSTM-Attention的多变量时间序列预测 本仓库提供了一个基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-BILSTM-Attention）的多变量时间序列预测模型。该模型适用于多维时间序列数据的预测，支持多列变量输入。代码使用MATLAB编写，适用于2020版本及以上的MATLAB环境 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/a7a8c