基于分位数回归与多头自注意力机制的QRCNN-BiLSTM双向长短期记忆神经网络回归区间预测模型(Matlab语言程序，已调试完成，无需改动，可直接替换Excel运行，创新水文预测解决方案),区间

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基于分位数回归与多头自注意力机制的QRCNN-BiLSTM双向长短期记忆神经网络回归区间预测模型 (Matlab语言程序，已调试完成，无需改动，可直接替换Excel运行，创新水文预测解决方案),区间预测QRCNN-BiLSTM-MultiAttention基于分位数回归双向长短期记忆神经网络结合多头自注意力机制的回归区间预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替Excel运行你先用，你就是创新需要水文的抓紧 多变量单输出，回归预测也可成时间序列单列预测（前选一种），回归效果如图1所示～ 采用分位数回归QR方法实现区间预测，可自由调整置信区间，评价指标包括R2、MAE、MSE、MAPE、PICP、PIMWP 采用多头自注意力机制，知网上还没人用过此模型，网络结构图如图2所示，先用先发 Matlab版本要求在2023a及以上，没有的可提供安装包 注： 1.附赠测试数据，数据格式如图3所示～ 2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～ 3.仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果
<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/90341221/2/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/90341221/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以下是根据您提供的关键词范围<span class="ff2">，</span>写的一篇关于使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">QRCNN-BiLSTM<span class="_ _1"> </span></span>结合多头自注意力机制进行区</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">间预测的文章<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff1">基于<span class="_ _0"> </span></span>QRCNN-BiLSTM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">与多头自注意力机制的区间预测</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着人工智能和机器学习技术的不断发展<span class="ff2">，</span>越来越多的领域开始应用这些技术进行数据分析和预测<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">其中<span class="ff2">，</span>回归预测和时间序列预测是两个重要的应用方向<span class="ff4">。</span>本文将介绍一种基于分位数回归的双向长短</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">期记忆神经网络<span class="ff2">（<span class="ff3">QRCNN-BiLSTM</span>）</span>结合多头自注意力机制的回归区间预测方法<span class="ff2">，</span>并使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>语</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">言进行实现<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>方法与模型</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span>QRCNN-BiLSTM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">QRCNN-BiLSTM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">模型是一种深度学习模型<span class="ff2">，</span>它结合了分位数回归和双向长短期记忆神经网络<span class="ff4">。</span>该模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以处理多变量单输出的问题<span class="ff2">，</span>并实现回归预测<span class="ff4">。</span>其中<span class="ff2">，</span>分位数回归可以自由调整置信区间<span class="ff2">，</span>使得预</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测结果更加准确可靠<span class="ff4">。</span>而双向长短期记忆神经网络则可以处理时间序列数据<span class="ff2">，</span>并提取出数据的时序特</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">征<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">多头自注意力机制</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">多头自注意力机制是一种新型的神经网络结构<span class="ff2">，</span>它可以有效地提取数据的局部特征和全局特征<span class="ff4">。</span>该机</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">制通过多个自注意力头并行工作<span class="ff2">，</span>可以更好地捕捉数据中的信息<span class="ff4">。</span>据我们所知<span class="ff2">，</span>该模型在知网上还未</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">被使用过<span class="ff2">，</span>具有较高的创新性和实用性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、</span>实现步骤</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">数据准备</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>需要准备好测试数据<span class="ff4">。</span>数据格式应如图<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">3<span class="_ _1"> </span></span>所示<span class="ff2">，</span>包括多个变量的历史数据和需要预测的输出值</div><div class="t m0 x1 h3 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">模型训练与调试</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>语言编写程序<span class="ff2">，</span>替换原有的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Excel<span class="_ _1"> </span></span>数据<span class="ff2">，</span>并调试好程序<span class="ff4">。</span>程序应使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Matlab 2023a</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">及以上版本<span class="ff2">，</span>并包含清晰的注释<span class="ff2">，</span>适合新手小白运行<span class="ff4">。</span>在程序中<span class="ff2">，</span>需要实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">QRCNN-BiLSTM<span class="_ _1"> </span></span>模型和</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">多头自注意力机制的融合<span class="ff2">，</span>并进行训练和调试<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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