基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1...
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```[V,I] = min(JJ);g1 = phen1(I,:); LR = g1(1);NN1 = ...
【机器学习】探索LSTM：深度学习领域的强大时间序列处理能力
学习目标 了解LSTM内部结构及计算公式. 掌握Pytorch中LSTM工具的使用. 了解LSTM的优势与缺点. LSTM介绍 LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结...
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = Alpx(1);numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量numHiddenUnits2 = floor(Alpx(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元...
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = woa_idx(1);numHiddenUnits1 = floor(woa_idx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量numHiddenUnits2 = floor(woa_idx(3))+1;% 定义隐...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
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 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbe...
基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
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 plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR ...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络（CNN...
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览优化前 优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attenti...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码2
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码1：https://developer.aliyun.com/article/1501346 数据可视化 现在让我们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),...
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