主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。 适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。 使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。 其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

DEAP（DEtection of Affect in Audiences using Physiological signals）数据集是研究情感识别领域的一个重要资源，尤其在利用脑电图（EEG）信号分析人类情绪反应时。这个数据集包含了40名参与者对32个不同音乐视频片段的情绪反应，涵盖了喜悦、愤怒、悲伤、平静四种基本情绪类别。研究人员可以通过分析这些EEG数据，结合其他生理指标如心率、皮肤电导等，来训练和评估情感识别模型。 CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络架构，特别适合处理时间和空间上的连续数据。在脑电情绪识别任务中，CNN通常用于捕捉EEG信号中的空间模式，因为它们能够自动学习特征，如不同脑区之间的连接模式。而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖性，这对于理解EEG信号随时间变化的情绪动态非常有用。 在使用DEAP数据集进行情绪识别时，首先需要预处理原始EEG数据，包括去除噪声、滤波以消除高频或低频干扰，以及标准化或归一化数据以减少个体差异。接着，可以将预处理后的EEG信号划分为合适的窗口大小，每个窗口对应一段连续的信号，然后用CNN提取每一窗口内的特征。LSTM可以接在CNN之后，对连续的特征窗口进行建模，以捕捉情绪变化的动态过程。 训练模型时，可以采用交叉验证策略，如k折交叉验证，来评估模型的泛化能力。损失函数通常选择多类交叉熵，优化器可以选择Adam或SGD。在模型设计上，可以尝试不同的CNN-LSTM组合，比如多层CNN提取特征后馈入单层或多层LSTM，或者在LSTM前后添加全连接层进行进一步的抽象和分类。 此外，为了提高模型性能，可以考虑集成学习，比如基于多个模型的投票或平均结果。同时，正则化技术如Dropout和Batch Normalization也能帮助防止过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。 在评估模型时，除了准确率之外，还应关注精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵，以全面理解模型在各个情绪类别的表现。同时，AUC-ROC曲线也是一个重要的评估指标，它衡量了模型区分不同情绪状态的能力。 DEAP数据集结合CNN和LSTM提供了研究脑电情绪识别的强大工具。通过不断调整网络结构、优化参数，以及利用各种技术提高模型性能，我们可以更深入地理解人的情感反应，并为实际应用如人机交互、心理健康监测等领域提供支持。

CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上

pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据，适合初学者，代码结构清晰

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。