基于LSTM-Multihead-Attention多输出回归预测 Matlab代码 (多输入多输出)

最新推荐文章于 2025-12-31 21:08:34 发布
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#lstm #回归 #人工智能 #多头注意力机制 #LSTM #多输出回归

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取

1、代码简介

基于长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(LSTM-Multihead-Attention)的多变量回归预测(多输入多输出)

基于LSTM-Multihead-Attention多输出回归预测 Matlab代码 (多输入多输出)

1.程序已经调试好，替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行！！！数据格式为excel！(如下)

2.需要其他算法的都可以定制！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

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CNN-LSTM-Multihead-Attention多输出回归预测 Matlab代码 (多输入多输出)
small_ccb的博客
12-27 483
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。多输出回归预测 Matlab代码 (多输入多输出)数据格式为excel！3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。2、代码运行结果展示。
基于BiLSTM-Multihead-Attention多输出回归Matlab(多输入多输出)
small_ccb的博客
03-16 325
基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的数据多输出回归预测Matlab (多输入多输出)每个输出都有以下线性拟合图等四张图！！！程序已经调试好，替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行！！！数据格式为excel！(如下)需要其他算法的都可以定制！1.多头自注意力层(Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入席列中不同位置相关性的机制。
BO-CNN-LSTM-Multihead-Attention，贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量回归预测
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。
01-09 1156
BO-CNN-LSTM-Multihead-Attention，贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量回归预测
CNN-LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测 Matlab代码 (多输入单输出)
small_ccb的博客
12-31 444
CNN-LSTM-Attention多特征分类预测 Matlab代码 (多输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法可以定制。注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。适合新手小白。
回归预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测
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08-02 420
回归预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测
CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时序预测 Matlab代码 (多输入单输出)
small_ccb的博客
12-30 325
基于卷积神经网络结合长短期记忆神经网络结合多头注意力机制()的多变量时序预测(多输入单输出)CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时序预测 Matlab代码 (多输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。
SCI一区级 | Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测
m0_60703264的博客
07-19 823
本文提出了一种基于金豺优化算法 (GJO) 的卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和多头注意力机制 (Multihead-Attention) 的温度预测模型，并使用 Matlab 进行实现。该模型利用 GJO 算法对 CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型的参数进行优化，提升了模型的预测精度。
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测
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09-10 1573
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测
Matlab实现LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测
Matlab_dashi的博客
10-30 1090
近年来，深度学习在各个领域取得了显著的成功，尤其是在序列数据处理方面。长短期记忆网络 (LSTM) 和多头注意力机制 (Multihead Attention) 作为两种强大的深度学习技术，被广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等任务中。本文将探讨如何利用Matlab实现基于LSTM和多头注意力机制的多特征分类预测模型，并分析其在实际应用中的优势和局限性。一、 模型架构设计针对多特征分类预测问题，本文提出一种结合LSTM和多头注意力机制的混合模型。
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（CGO），时间卷积网络（TCN），长短时记忆网络（LSTM）以及多头注意力机制（Multihead Attention），这些术语在最近的学术界和工业界引起了极大的关注。它们都是为了提高时间序列预测的准确性和...
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
03-14
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...
牛顿拉夫逊算法NRBO优化TCN-BiLSTM-Multihead-Attention光伏预测Matlab 9605期.zip
12-01
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；...4.4.6 其他优化算法优化TCN-BiLSTM-Multihead-Attention光伏预测
MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多变量时间序列区间预测（含完整的程序和代码详
10-15
内容概要：本文详细介绍了如何利用CNN-LSTM结合Multihead Attention和KDE的技术在MATLAB平台上建立一套高效的多变量时间序列区间预测系统。该项目通过对功率、温度、湿度等多种传感器时间序列数据进行预测来展示这一...
金枪鱼优化算法TSO优化TCN-BiLSTM-Multihead-Attention光伏预测算法研究Matlab实现.rar
11-09
金枪鱼优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)是一...通过使用TSO算法优化的TCN-BiLSTM-Multihead-Attention模型，可以在Matlab环境下实现更为准确和高效的预测，为太阳能发电站的运营和电力市场的规划提供有力支持。
基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法
yongui47834的博客
12-31 261
基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法。这两种方法分别针对分类和回归问题，在各自的领域都有很好的表现。
【Python机器学习】回归模型评估指标深度解析：MAE、MSE、RMSE与R²的理论与实践
nmdbbzcl的博客
12-28 735
现在我们将使用一个真实的房价数据集来演示如何在实际项目中应用各种回归评估指标。我们使用California Housing数据集，这是一个包含约20000个样本、8个特征的房价预测数据集。这个数据集来自1990年的美国人口普查，包含了加州各地区的房价信息及相关特征。
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 663
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
m0_53104033的博客
12-31 673
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
最新发布
李梨同学的博客
12-31 602
以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
深度学习在多变量时间序列预测中的应用：Matlab实现SO-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型
资源摘要信息:"本文介绍了基于Matlab实现的SO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测模型，该模型融合了CNN、LSTM和多头注意力机制，有效捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系，增强对输入变量间复杂...
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