RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ，（等额缴纳） 论文代码： （在杂志上接受，2019年） 项目： 抽象的 在这项工作中，我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用，以提取时空信息。 基于我们的实验结果，然后我们提出并研究了两个不同的网络，以进一步整合时空信息：1）时域RNN和2）初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性，这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1％和69.0％的最新性能，而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题？ 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实，三个文本是每种方法的预

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擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)

MATLAB实现PCA-LSTM主成分降维结合长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。

TPA会选择相关变量加权利用卷积捕获可变的信号模式。 注意力加权对bilstm的隐含层加权求和。出自论文Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting

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