县区网站集约化建设,收费网站模板,用html制作旅游网站,兴义之窗网站怎么做Top期刊算法#xff01;RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测 目录 Top期刊算法#xff01;RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
基于RIME-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、R…Top期刊算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测 目录 Top期刊算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
基于RIME-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、RIME-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)
Matlab代码每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.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! 3.RIME优化参数为:隐藏层节点数学习率正则化系数。 4.霜冰优化算法(RIME)是一种新型的智能优化算法灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。该成果发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上 5.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多 代码中文注释清晰质量极高赠送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
程序设计
完整代码私信回复Top期刊算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测。
%% 打印评价指标结果
disp(CNN-LSTM模型);
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disp([训练集 MAPE, num2str(MAPE_train_CNN_LSTM), %, 测试集 MAPE, num2str(MAPE_test_CNN_LSTM), %]);disp(RIME-CNN-LSTM模型);
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disp([训练集 MAPE, num2str(MAPE_train_WOA_CNN_LSTM), %, 测试集 MAPE, num2str(MAPE_test_WOA_CNN_LSTM), %]);disp(CNN-LSTM-Attention模型);
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disp([训练集 MAPE, num2str(MAPE_train_CNN_LSTM_Attention), %, 测试集 MAPE, num2str(MAPE_test_CNN_LSTM_Attention), %]);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
