这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-419580.html
💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-419580.html
到了这里，关于CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
预测效果 基本介绍 1.SCNGO-CNN-Attention超前24步多变量回归预测算法。 程序平台：无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本；融合Attention要求Matlab2023版以上； 2.基于融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法（SCNGO）、卷积神经网络（CNN）融合注意力机制的超前24步多变量时间
预测效果 基本介绍 MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测，CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiGRU-Attention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
预测效果 基本介绍 1.Matlab基于ZOA-CNN-BiGRU-Attention斑马优化卷积双向门控循环单元网络融合注意力机制的多变量时间序列预测算法， 2.要求2021版以上。多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测，对卷积核大小、BiGRU神经元个数、
预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本；融合Attention要求Matlab2023版以上； 2.基于减法平均优化器优化算法（SABO）、卷积神经网络（CNN）和
预测效果 基本介绍 MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测，KOA-CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.程序平台：适用于MATLAB 2023版及以上版本； 2.基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（
预测效果 基本介绍 MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测，WOA-CNN-GRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 Matlab实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.融合Attention要求Matlab2023版以上； 2.基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）和门控循环
预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_LSTMTS.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、RMSE、
预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测； 2.单变量时间序列预测； 3
效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)时间序列预测，BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM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
预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测； 2.单变量时间序列预测； 3.多
