V
主页
京东 11.11 红包
基于卷积神经网络-门控循环单元-空间注意力机制CNN-GRU-SAM-Attention多变量回归预测。
发布人
基于卷积神经网络-门控循环单元-空间注意力机制CNN-GRU-SAM-Attention多变量回归预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZmUl5Zp CNN-LSTM-SAM-Attention回归(空间注意力) https://mbd.pub/o/bread/ZZmUl5Zs CNN-BILSTM-SAM-Attention回归(空间注意力) https://mbd.pub/o/bread/ZZmUmZdw CNN-GRU-SAM-Attention回归(空间注意力)
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)分类预测,matlab代码,2020版本及以上。
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-LSTM-Attention分类预测,多特征输入模型。matlab代码,202
基于时间注意力机制TPA-Attention结合门控循环单元GRU回归预测,GRU-Attention回归预测,多输入单输出模型。
基于卷积神经网络-双向门控循环单元-空间注意力机制CNN-BIGRU-SAM-Attention多变量回归预测。
基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多变量回归预测。
基于卷积神经网络-门控循环单元网络结合注意力机制CNN-GRU-attention-KDE回归区间预测,CNN-GRU-attention-KDE核密度估计下置
BITCN-LSTM-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代
CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测,CNN-GRU-Attention回归预测。
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)时间序列预测,SSA-CNN-BIGRU时间序列预测。
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测,CNN-BILSTM-Attention多维时
基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制CNN-LSTM-attention-KDE回归区间预测,CNN-LSTM-attention-KDE核密度估计下
基于时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制TCN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,202
基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测,CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-LSTM-Attention时序预测,单变量输入模型。matlab代码,2020版本及
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)时间序列预测,bayes-CNN-BIGRU时间序列预测。
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测,SSA-CNN-GRU单输入单输出模型。
基于贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制bayes-CNN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入
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-注意力机制的多输入多输出回归预测,Matlab程序。
基于贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制bayes-CNN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。m
基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU区间预测,CNN-GRU核密度估计下置信区间预测。CNN-GRU-KDE区间预测。
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)多维时间序列预测,SSA-CNN-BIGRU多变量时间序列预测。
基于时间注意力机制TPA-Attention结合长短期记忆网络LSTM回归预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。,多输入单输出模型。
注意力机制魔改新思路: 窗口注意力速度提升210倍,刷新SOTA!10种创新思路
基于淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制GRO-CNN-LSTM-Attention回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2020版本及
研究生必看|PyTorch框架和卷积神经网络原理实战,气温预测、花朵识别模型、CNN识别模型
BITCN-multihead-Attention双向时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2023a及其以上。 评
基于鲸鱼算法优化双向门控循环单元结合注意力机制WOA-BIGRU-Attention回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b版本及以上。
RIME-CNN-GRU-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matla
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)分类预测,bayes-CNN-BILSTM多特征输入模型。
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。
基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM回归预测,TCN-LSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。
基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention分类预测,多特征输入模型。matlab代码,202
基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测,多变量输入模型,matlab代码,要求2019及以上版本。
基于卷积神经网络-双向门控循环单元网络结合注意力机制CNN-BIGRU-attention-KDE回归区间预测,CNN-BIGRU-attention-KDE核
基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(WOA-GRU)的数据回归预测,多变量输入模型。
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制WOA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。
基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测,matlab代码,2020版本及以上。
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)回归预测,SSA-CNN-BILSTM多输入单输出模型。
基于开普勒算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元结合多头注意力机制KOA-CNN-BIGRU-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型
基于递归神经网络Elman回归预测,多变量输入模型。