基于深度学习混合模型的时序预测系统:CNN-LSTM-Attention回归模型在MATLAB环境下的实现与应用,基于多变量输入的CNN-LSTM-Attention混合模型的数据回归与预测系统,CN

上传者: AIzWdgEwK | 上传时间: 2025-04-24 22:28:38 | 文件大小: 3.4MB | 文件类型: ZIP
基于深度学习混合模型的时序预测系统:CNN-LSTM-Attention回归模型在MATLAB环境下的实现与应用,基于多变量输入的CNN-LSTM-Attention混合模型的数据回归与预测系统,CNN-LSTM-Attention回归,基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测,多变量输入单输入,可以更为时序预测,多变量 单变量都有 LSTM可根据需要更为BILSTM,GRU 程序已经调试好,无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel 、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,图很多,符合您的需要 、代码中文注释清晰,质量极高 、测试数据集,可以直接运行源程序。 替你的数据即可用适合新手小白 、 注:保证源程序运行, ,核心关键词:CNN-LSTM-Attention; 回归预测; 多变量输入单输入; 时序预测; BILSTM; GRU; 程序调试; MATLAB 2020b以上; 评价指标(R2、MAE、MSE、RMSE); 代码中文注释清晰; 测试数

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