多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测

预测效果

基本介绍

CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言
1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ，LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，效果如图所示，代码质量极高～
2.直接替换数据即可用，适合新手小白～
3.附赠案例数据，如图2所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复：CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测。

miniBatchSize = 32;

options = trainingOptions("adam", ...
    MaxEpochs=3, ...
    MiniBatchSize=miniBatchSize, ...
    InitialLearnRate=0.005, ...
    LearnRateDropPeriod=2, ...
    LearnRateSchedule="piecewise", ...
    L2Regularization=5e-4, ...
    SequencePaddingDirection="left", ...
    Shuffle="every-epoch", ...
    ValidationFrequency=floor(numel(featuresTrain)/miniBatchSize), ...
    ValidationData={featuresValidation,labelsValidation}, ...
    Verbose=false, ...
    Plots="training-progress");
net = trainNetwork(featuresTrain,labelsTrain,layers,options);    
function features = extractFeatures(X,afe)

features = log(extract(afe,X) + eps);
features = permute(features, [2 3 1]);
features = {features};

end

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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261