公司网站开发人员离职后修改公司网站,wordpress 微博分享 searchpic=,WordPress蜘蛛爬行插件,wordpress下载图片多维时序 | MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的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…多维时序 | MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的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PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测 模型描述 MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的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。 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PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的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
