bilstm

基于CNN-BiLSTM-selfAttention混合神经网络的多分类预测【MATLAB】在深度学习中，不同神经网络架构的组合往往可以实现更强大的表现。将卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和自注意力机制（Self-Attention）结合在一起，可以充分发挥三者的优势。这种混合网络在自然语言处理、时间序列分析等领域的多分类预测中表现卓越。本文将详细介绍该混合网络的原理、结构以及其实现。

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JCR一区牛顿-拉夫逊优化算法+分解对比！VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM多变量时序光伏功率预测1.中科院一区牛顿-拉夫逊优化优化算法+分解组合对比！VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM多变量时间序列光伏功率预测，变分模态分解+牛顿-拉夫逊优化算法Transformer结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（程序可以作为核心级论文代码支撑，目前尚未发表）；牛顿-拉夫逊优化算法算法（Newton-Raphson-based optimizer，NRBO）是一种全新的元启发式优化方法，其灵感来源主要基于两个关键原理：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子

基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列数据预测，15个输入1个输出，可以更改数据集，MATLAB代码使用MATLAB的深度学习工具箱，构建BiLSTM神经网络模型。需要指定模型的层数、每层神经元的数量、激活函数等超参数。可以使用bilstmLayer来创建双向LSTM层，这是学习双向长期依赖关系的RNN层。

胖哥真不错

Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

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速来！未发表！DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型！时序聚类+状态识别！1.创新未发表！研究亮点！时序聚类+状态识别，DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型，运行环境Matlab2023b及以上；基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写，注释清晰，逻辑详细，可以方便地替换数据。

机器学习实战27-基于双向长短期记忆网络 BiLSTM 的黄金价格模型研究大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战27-基于双向长短期记忆网络 BiLSTM 的黄金价格模型研究。本文针对黄金价格预测问题，展开基于改造后的长短期记忆网络BiLSTM的黄金价格模型研究。文章首先介绍了项目背景，随后详细阐述了改造后的BiLSTM模型原理，并采用pytorch框架进行实现。文中还提供了黄金价格数据样例及其特征说明，并展示了完整的代码实现过程。最后，对所建模型进行了评估，以验证模型在黄金价格预测中的有效性。本研究为黄金市场参与者提供了一种新的价格预测方法，具有一定的理论和实践

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强推！创新直发核心！时序分解+优化组合+模型对比！VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测1.强推！创新直发核心！时序分解+优化组合+模型对比！VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测，变分模态分解+麻雀搜索算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（程序可以作为核心级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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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

BiLSTM算法（一）BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在自然语言处理任务中非常有效，其中包括给定一个长句子预测下一个单词。

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多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测（完整程序和数据） 1.先运行vmdtest，进行vmd分解； 2.再运行VMD-DBO-BiLSTM，三个模型对比； 3.运行环境Matlab2018及以上。

神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测目录背影摘要代码和数据下载：基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768064 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 GRU原理 bilstm bigru bp 结果分析展望参考论文

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时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时序预测对比1.Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比，集合经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、集合经验模态分解结合双向长短期记忆神经网络、麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、双向长短期记忆神经网络时间序列预测对比。 2.EEMD-SSA-BiLSTM是一种基于集合经验模态分解（EEMD）、麻雀算法（SSA）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的时间序列预测方法；首先，使用EEMD方法对原始时间序列进行分解，得到

几度春风里

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)目录1 数据处理1.1 导入库文件1.2 导入数据集1.3 缺失值分析2 构造训练数据3 模型训练3.1 BiLSTM网络

顶呱呱程序

78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

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时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM时间序列预测1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM神经网络时间序列预测； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMTS、Main2PSOBiLSTMTS、Main3QPSOBiLSTMTS、Main4CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；BiLSTM（双向长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的BiLSTM（PSOBiLSTM）以及量子粒子群算法优化后的BiLSTM

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多维时序 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比多维时序 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比Matlab实现BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多变量时间序列预测对比（完整程序和数据） 1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.csv数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出误差对比图。

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时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比。 1.Matlab实现PSO-BiLSTM和BiLSTM神经网络时间序列预测； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMTS、Main2PSOBiLSTMTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集； BiLSTM（双向长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的BiLSTM（PSOBiLSTM）对比实验，可用于风电、

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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；