西宁网站建设企业,wordpress search制作,江苏网站建设找哪家,烟台开发区网站制作公司多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现RIME-CNN-…多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention霜冰优化算法RIME、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM融合多头自注意力机制Multihead SelfAttention多变量时间序列预测用于处理时间序列数据适用平台Matlab 2023及以上 1.data为数据集格式为excel4个输入特征1个输出特征考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 2.主程序文件运行即可 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE可在下载区获取数据和程序内容 注意程序和数据放在一个文件夹运行环境为Matlab2023b及以上。 RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的构建 定义输入层和相应的输入维度。使用RIME算法对超参数进行优化。 霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法。使用CNN进行进一步的特征提取和表示学习。使用LSTM建模时间序列的长期依赖关系。引入Multihead SelfAttention机制增强模型对元素之间关联性的建模能力。模型训练定义损失函数。使用优化算法如随机梯度下降或Adam来最小化损失函数。迭代训练模型并监测训练集和验证集上的性能指标如损失和准确率。模型预测使用训练好的模型对测试集或新数据进行预测。对预测结果进行后处理如反归一化。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。 %---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);
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参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
