注意力机制多变量回归预测

机器学习之心7 个月前
attention·卷积门控循环单元·鱼鹰算法优化·注意力机制多变量回归预测·ooa-cnn-gru
高创新 | Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价； 5.鱼鹰算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数； 6.注意力机制模块： SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一
机器学习之心7 个月前
attention·蜣螂算法优化·bitcn-bigru·dbo-bitcn-bigru·双向时间卷积双向门控循环单元·注意力机制多变量回归预测
C刊级 | Matlab实现DBO-BiTCN-BiGRU-Attention蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现DBO-BiTCN-BiGRU-Attention蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价； 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。