基于CNN-LSTM-Attention做多特征输入多个因变量输出的回归预测模型 程序内注释详细，直接替数据就可以用 程序语

TbfPKrHiZIP基于做多特征输入多个因变量输出的回归预测模.zip  1.22MB

资源文件列表:

ZIP 基于做多特征输入多个因变量输出的回归预测模.zip 大约有16个文件
  1. 1.jpg 74.03KB
  2. 2.jpg 81.36KB
  3. 3.jpg 272.43KB
  4. 4.jpg 186.28KB
  5. 5.jpg 168.55KB
  6. 6.jpg 79.88KB
  7. 7.jpg 177.4KB
  8. 8.jpg 168.72KB
  9. 9.jpg 189.08KB
  10. 基于做多特征输入多个因变量输出的回归预.html 6.42KB
  11. 基于做多特征输入多个因变量输出的回归预.txt 2.1KB
  12. 基于的回归预测模型是一种将多个因变量与.txt 2.37KB
  13. 基于的多特征输入与多因变量输出回归预测模型实现与应.doc 2.11KB
  14. 基于的多特征输入回归预测模型分.txt 2.18KB
  15. 基于的多特征输入回归预测模型技术分析一引言.txt 2.42KB
  16. 基于的多特征输入回归预测模型技术分析一引言随着数.txt 2.11KB

资源介绍:

基于CNN-LSTM-Attention做多特征输入多个因变量输出的回归预测模型。 程序内注释详细，直接替数据就可以用。 程序语言为matlab，要求2021及以上，2021b为最佳，是为了保证买家出问题的时候，可以更好的解决问题。 程序可出预测效果图，迭代优化图，线性拟合图具体效果如下所示。 PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体数据为准。 2.由于每个人的数据都是独一无二的，因此无法做到可以任何人的数据直接替就可以得到自己满意的效果。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89866907/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89866907/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">基于<span class="_ _0"> </span></span>CNN-LSTM-Attention<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">的多特征输入与多因变量输出回归预测模型<span class="ff3">：</span></span>Matlab<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">实现与应用分</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">析<span class="ff1">**</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在现今的大数据时代<span class="ff3">，</span>数据的预测与分析显得尤为重要<span class="ff4">。</span>随着深度学习技术的不断发展<span class="ff3">，</span>基于卷积神</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">经网络<span class="ff3">（<span class="ff1">CNN</span>）<span class="ff4">、</span></span>长短期记忆网络<span class="ff3">（<span class="ff1">LSTM</span>）</span>和注意力机制<span class="ff3">（<span class="ff1">Attention</span>）</span>的混合模型在处理多特征</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">输入与多因变量输出的问题上<span class="ff3">，</span>展现出了强大的能力<span class="ff4">。</span>本文将详细介绍如何使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>构建一个基</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">CNN-LSTM-Attention<span class="_ _1"> </span></span>的回归预测模型<span class="ff3">，</span>并就其程序内注释<span class="ff4">、</span>版本要求及效果图进行详细分析<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>模型构建</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">模型选择</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们的模型基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">CNN-LSTM-Attention<span class="_ _1"> </span></span>结构<span class="ff3">，</span>这种结构能够有效地从多特征输入中提取信息<span class="ff3">，</span>并预</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测多个因变量的输出<span class="ff4">。<span class="ff1">CNN<span class="_ _1"> </span></span></span>用于特征提取和转换<span class="ff3">，<span class="ff1">LSTM<span class="_ _1"> </span></span></span>用于捕捉时间序列数据中的依赖关系<span class="ff3">，</span>而</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Attention<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">机制则能帮助模型在处理数据时关注重要的特征<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">模型结构</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模型包含卷积层<span class="ff4">、</span>长短期记忆网络层和注意力机制层<span class="ff4">。</span>在构建时<span class="ff3">，</span>需根据实际数据的特征和需求调整</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">各层的参数和结构<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、<span class="ff1">Matlab<span class="_ _1"> </span></span></span>实现</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">程序语言与版本</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>编写<span class="ff3">，</span>建议使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">2021b<span class="_ _1"> </span></span>版本及以上<span class="ff3">，</span>这是因为高版本的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>提供了更丰富的</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">深度学习工具箱和更优的性能<span class="ff3">，</span>以保证在买家遇到问题时<span class="ff3">，</span>我们能更好地协助解决<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">程序内注释</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序中包含详细的注释<span class="ff3">，</span>这些注释能够帮助使用者快速理解代码的逻辑和结构<span class="ff3">，</span>并直接替换数据以进</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行模型训练和预测<span class="ff4">。</span>详细的注释是保证程序易用性和可维护性的关键<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>效果图与迭代优化</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">预测效果图</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序可以生成预测效果图<span class="ff3">，</span>直观地展示模型的预测结果<span class="ff4">。</span>这包括散点图<span class="ff4">、</span>拟合曲线等<span class="ff3">，</span>能够帮助用户</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">快速评估模型的性能<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">迭代优化图</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源