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回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测，牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-BiLSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测，附模型报告BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)

简简单单做算法

基于GWO灰狼优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

简简单单做算法

基于PSO粒子群优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

简简单单做算法

基于WOA鲸鱼优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

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三角拓扑聚合优化器TTAO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测（Maltab）在现代数据科学领域，时间序列预测一直是研究的热点和难点，尤其是在金融、气象、能源等领域，精确的多变量时间序列预测对于决策支持、风险评估等具有重要意义。随着人工智能技术的发展，深度学习模型如Transformer和BiLSTM在处理序列数据方面显示出了强大的能力。Transformer模型通过自注意力机制有效地捕捉数据中的长短期依赖关系，而BiLSTM模型通过其双向的循环结构，能够更好地理解序列数据的上下文信息。然而，这些模型在训练过程中仍然面临优化难题，如梯度消失、局部最优等问题，这些问题直接影响模型的预

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。