基于DBO-CNN-BiLSTM数据回归预测(多输入单输出),蜣螂优化算法优化CNN-BiLSTM-附代码

基于DBO-CNN-BiLSTM的数据回归预测是一种综合利用了深度学习中的多种技术的方法,包括卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)。蜣螂优化算法用于优化CNN-BiLSTM模型的参数。

以下是基于DBO-CNN-BiLSTM的数据回归预测的原理:

  1. CNN(卷积神经网络):

    • CNN是一种专门用于图像处理的深度学习模型。它通过一系列的卷积层和池化层来提取图像的特征。
    • 在DBO-CNN中,CNN用于提取图像数据的特征,这些特征将成为模型的输入之一。
  2. BiLSTM(双向长短期记忆网络):

    • BiLSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
    • 在DBO-CNN-BiLSTM中,BiLSTM可以用于处理文本数据或时间序列数据,以提取其重要特征。
  3. Attention(注意力机制):

    • 注意力机制可以使模型能够有选择性地关注输入的不同部分,提高模型的表现力和泛化能力。
    • 在DBO-CNN-BiLSTM中,注意力机制可以用于增强BiLSTM对序列数据的处理,使模型更好地理解输入序列中的重要信息。
  4. 多输入单输出数据回归预测:

    • 在这种模型中,有多个输入,而输出是一个连续值。
    • 模型通过同时处理多种类型的输入数据,以及它们之间的关联性,来预测一个连续的输出值。这样的模型适用于多模态数据的建模和回归预测任务。

结果如下:

代码获取方式如下:

Matlab 复制代码
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YlJtw
相关推荐
SirLancelot129 分钟前
数据结构-Set集合(一)Set集合介绍、优缺点
java·开发语言·数据结构·后端·算法·哈希算法·set
YouQian77238 分钟前
label 拓扑排序
数据结构·算法
YouQian77238 分钟前
(补题)小塔的饭
算法
歌者長門39 分钟前
做题笔记:某大讯飞真题28道
java·数据结构·算法
shangyingying_11 小时前
关于神经网络CNN的搭建过程以及图像卷积的实现过程学习
神经网络·学习·cnn
是店小二呀1 小时前
【动态规划 | 多状态问题】动态规划求解多状态问题
算法·动态规划
竹子_232 小时前
《零基础入门AI:传统机器学习核心算法解析(KNN、模型调优与朴素贝叶斯)》
人工智能·算法·机器学习
boyedu2 小时前
哈希指针与数据结构:构建可信数字世界的基石
数据结构·算法·区块链·哈希算法·加密货币
✿ ༺ ོIT技术༻2 小时前
剑指offer第2版:双指针+排序+分治+滑动窗口
算法·排序算法·剑指offer·双指针·滑动窗口·分治
细嗅蔷薇@2 小时前
C语言在键盘上输入一个3行3列矩阵的各个元素的值(值为整数),然后输出主对角线元素的积,并在fun()函数中输出。
c语言·算法·矩阵