企业官网建设流程全解析

学校网站建设开发,wap网站设计方案,廊坊网站建设推广经验,以下哪些软件不是网页制作软件CNN-LSTM-Attention回归#xff0c;基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测#xff0c;多变量输入单输入#xff0c;可以更换为时序预测#xff0c;多变量/单变量都有 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测多变量输入单输入可以更换为时序预测多变量/单变量都有 LSTM可根据需要更换为BILSTM,GRU 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用适合新手小白 、 注保证源程序运行在数据预测领域CNN - LSTM - Attention组合模型正逐渐崭露头角今天咱就来唠唠这个超实用的回归预测模型特别适合新手小白上手一、模型简介CNN卷积神经网络擅长捕捉数据中的局部特征。就拿图像数据来说CNN的卷积层能通过卷积核在图像上滑动提取诸如边缘、纹理等局部信息。在咱们的数据回归预测里它同样能挖掘多变量数据中的局部模式。% 构建简单的CNN层 layers [ imageInputLayer([height width numChannels]) convolution2dLayer(3,16,Padding,same) reluLayer() maxPooling2dLayer(2,Stride,2) ];这段代码构建了一个简单的CNN层结构convolution2dLayer定义了卷积核大小为3x3输出16个特征图Padding设为same保证卷积后尺寸不变reluLayer添加激活函数maxPooling2dLayer进行下采样。LSTM长短期记忆神经网络/ BILSTM / GRULSTM能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题。它通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动从而记住长时间的信息。如果换成BILSTM它能同时从正向和反向处理序列捕捉更全面的序列特征。GRU则是LSTM的轻量级变体结构更简单但性能也相当不错。% LSTM层示例 layers [layers lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer() classificationLayer() ];这里添加了一个有100个隐藏单元的LSTM层后续接上全连接层等用于分类任务在回归预测中类似只是输出层结构不同。Attention注意力机制Attention机制就像是给模型装上了一双“慧眼”让模型在处理数据时能够聚焦于关键部分自动分配不同部分的权重提升预测的准确性。二、多变量输入单输出回归预测或时序预测这个模型既支持多变量输入单输出的回归预测也能轻松切换到时序预测不管是多变量还是单变量数据都能hold住。咱们的数据格式是excel非常常见便于获取和处理。三、运行环境与便捷性运行环境只需要MATLAB版本在2020b及其以上就行条件不算苛刻很多小伙伴的电脑都能满足。便捷上手程序已经调试得妥妥的啦新手小白只要替换数据集就能运行。而且代码里中文注释超清晰质量那叫一个高直接拿到测试数据集替换成自己的数据源程序就能跑起来。四、评价指标模型的评价指标采用R2、MAE、MSE、RMSE等常见且有效的指标。R2决定系数反映了模型对数据的拟合优度越接近1说明模型拟合效果越好。MAE平均绝对误差计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值直观反映预测误差的平均水平。MSE均方误差对误差的平方求平均加大了较大误差的权重更关注预测值与真实值偏差较大的情况。RMSE均方根误差MSE开根号与MAE类似但对大误差更敏感。五、丰富的可视化模型训练和预测过程中会生成很多图能帮助咱们更直观地理解模型的表现比如训练误差曲线、预测值与真实值对比图等等。总之这个CNN - LSTM - Attention回归预测模型代码友好上手容易评价指标全面还适合多种数据预测场景新手小白们赶紧操练起来吧