上饶公司做网站,云主机 网站 多个二级域名 seo优化,微信小程序会员管理系统怎么做,辽宁建设科技信息网网站时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention多变量多步预测 目录 时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention多变量多步预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多…时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention多变量多步预测 目录 时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention多变量多步预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
时序预测 | Matlab基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步时间序列预测 TSA-LSTM-Attention超前24步多变量回归预测算法。 程序平台无Attention适用于MATLAB2023版及以上版本融合Attention要求Matlab2023版以上 代码说明基于被囊群优化算法TSA、长短期记忆网络LSTM融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法。多变量特征输入单序列变量输出输入前一天的特征实现后
程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复Matlab基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步时间序列预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行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);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train,0,1);
p_test mapminmax(apply,P_test,ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train,0,1);
t_test mapminmax(apply,T_test,ps_output);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
