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机器学习之心5 个月前
注意力机制·双向长短期记忆神经网络·bilstm-atten·ceemdan-vmd·双重分解·多元时间序列预测
高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法,通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列,复杂序列通过VMD 分解后,将各个分量分别通过BiLSTM-Attention模型预测,最终将预测结果整合。
机器学习之心1 年前
attention·双向长短期记忆神经网络·多特征分类预测·粒子群算法优化·pso-bilstm-att·bilstm-atten
分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.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; 4.data为数据集,输入12个特征,分四类;main为主程序,其余为函数文件,无需运行,可在下载区获取数据和程序内容。