四川省建设三类职称网站,网站默认地区数据修改,wordpress手机端兼容,网站建设总结体会回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归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
一、方法概述 CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测方法旨在通过融合CNN的局…回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归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
一、方法概述 CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测方法旨在通过融合CNN的局部特征提取能力、BiLSTM的序列建模能力以及注意力机制的特征权重分配能力实现对多输入特征的单输出回归预测。该方法适用于具有复杂特征依赖关系和时序特性的数据集。
二、模型组成 卷积神经网络CNN 主要用于提取输入数据的局部特征。 通过多层卷积和池化操作CNN可以有效地学习不同层次的特征表示并降低数据的维度。 双向长短期记忆网络BiLSTM 用于处理具有时序特性的数据。 BiLSTM能够捕捉数据中的长期依赖关系并学习前后文信息从而提高模型的预测精度。 注意力机制Attention 赋予不同特征不同的权重从而突出关键特征并抑制不重要的特征。 在本模型中注意力机制用于融合CNN和BiLSTM的输出特征并根据特征的重要性进行加权平均以提高模型对关键信息的关注度。 三、模型实现步骤 数据预处理 对输入数据进行归一化、去噪等预处理操作。 将数据划分为训练集和测试集。 模型构建 构建CNN模块以提取输入数据的局部特征。 构建BiLSTM模块以捕捉数据中的时序特性。 引入注意力机制以融合CNN和BiLSTM的输出特征并生成加权后的综合特征。 构建输出层以生成回归预测结果。 模型训练 设置训练参数如优化算法、最大训练次数、学习率等。 使用训练集数据对模型进行训练并监控训练过程中的损失函数和评价指标。 模型评估 使用测试集数据对训练好的模型进行评估。 计算并输出评价指标如R²、MAE、MAPE、MSE等以评估模型的预测性能。
程序设计
完整代码MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测
%% 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 %% 导入数据
data readmatrix(day.csv);
data data(:,3:16);
resdata(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本使训练集测试集随机被抽取有助于更新预测结果。
num_samples size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分
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);%% 数据平铺for i 1:size(P_train,2)trainD{i,:} (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i 1:size(p_test,2)testD{i,:} (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD t_train;
targetD_test t_test;numFeatures size(p_train,1);layers0 [ ...
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
