双向长短期记忆神经网络

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论文辅导 | 基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题，提出基于多健康特征的贝叶斯优化（BO）算法优化卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络预测模型。基于NASA 公开锂电池数据，提取3 种健康特征。将CNN 与BiLSTM 结合，提高时间序列数据处理能力，加入BO 算法自动搜寻最优参数集，避免组合网络模型陷入局部最优，从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型，结果表明所提方法预测准确度最高，可有效估计锂电池的健康状态，平均绝对误

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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。

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BiLSTM-KDE的双向长短期记忆神经网络结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）1.BiLSTM-KDE的双向长短期记忆神经网络结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）。2.含点预测图、置信区间预测图、核密度估计图，区间预测(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),点预测多指标输出(MAE、RMSE、 MSE),多输入单输出。

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锂电池寿命预测 | Matlab基于BiLSTM双向长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测锂电池寿命预测 | Matlab基于BiLSTM双向长短期记忆神经网络的锂电池寿命预测[1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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时序预测 | Matlab实现BiTCN-BiLSTM双向时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络时间序列预测1.Matlab实现BiTCN-BiLSTM双向时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据），单变量时间序列预测，运行环境matlab2023及以上，excel数据，方便替换； 2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等； 3.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图。 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。

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多维时序 | Matlab实现BiLSTM-MATT双向长短期记忆神经网络融合多头注意力多变量时间序列预测模型1.多维时序 | Matlab实现BiLSTM-MATT双向长短期记忆神经网络融合多头注意力多变量时间序列预测模型（完整源码和数据) 2.运行环境Matlab2023及以上，excel数据集，多列输入，单列输出，方便替换数据，考虑历史特征的影响； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MAPE、MSE等，代码质量极高。

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回归预测 | 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变量回归预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention多变量回归预测，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；粒子群算法优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数；多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的

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回归预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测1.Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，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、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；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。

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多维时序 | Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；

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多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测1.MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练次数，初始学习率参数。 3.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。

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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。

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分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测，运行环境Matlab2020b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。

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分类预测 | Matlab实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测1.Matlab实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)分类预测，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

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多维时序 | MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.GWO-BiLSTMNTS.m为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE；注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2021b及以上。

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区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测

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回归预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2018b及以上。命令窗口输出MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。

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时序预测 | MATLAB实现基于BiLSTM双向长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)Matlab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测未来（完整源码和数据） Matlab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测未来（完整源码和数据） 1.Matlab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

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时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测，BO-BiLSTM/Bayes-BiLSTM时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。