基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 卷积神经网络（CNN） 4.2 长短时记忆网络（LSTM） 4.3 CNN+LSTM网络结构 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 function layers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout...
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型 时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。本文将介绍 ConvLSTM 的理论基础、优缺点，与其他常见时序模型（如 LSTM、GRU、TCN）的区别，并使用 Python 和 Keras 实现 ConvLSTM 的单步预测和多步预测。 1. ConvLSTM 的理论与公式 1.1 Con...
LSTM学习笔记
上一篇文章中我们提到，CRNN模型中用于预测特征序列上下文的模块为双向LSTM模块，本篇中就来针对该模块的结构和实现做一些理解。 Bidirectional LSTM模块结构如下图所示： 在Pytorch中，已经集成了LSTM模块，定义如下： CLASStorch.nn.LSTM(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, batch_f...
基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测 完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768314 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆...
BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别
BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别： 门的数量和类型： BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门——遗忘门、输入门和输出门。这些门控制信息的保留和遗忘，帮助网络学习长期依赖。BiGRU：每个GRU单元包含两个门——重置门和更新门。GRU简化了门的结构，但仍能有效地处理信息的保留和传递...
【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒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实现温度预测附matlab代码
🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒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（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他...
【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU
在本期中，我们将重点介绍顺序数据在 NLP 中的重要性，介绍递归神经网络 （RNN） 及其在处理此类数据方面的独特能力。我们将解决 RNN 面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆 （LSTM） 和门控循环单元 （GRU） 等高级解决方案。 以下是本章中您可以期待的内容： 神经网络概述：深入研究神经网络的基本原理，包括它们的架构、功能和在现代技术中的重要性。循环神经网络 （...
基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM的回归分析 MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 LSTM神经网络是一种对时间序列比较敏感的深度学习网络，，本文用...
LSTM和GRU的区别
LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系。 以下是LSTM和GRU的主要区别： 结构复杂性： LSTM包含三个门：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。每个门都有一...
双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)-多输入回归预测
法内容介绍： 基本内容： 亮点与优势： 二、实际运行效果： 三、部分代码展示： 四、完整代码下载： 一、程序及算法内容介绍： 基本内容： 本代码基于Matlab平台编译，使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)进行多维数据回归预测 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多输入回归预测） 归一化训练数据，提升网络泛化性 网络计算过程中，自动显示训练进度条，实时查看程序运行进...