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效果一覽 基本描述 1.Matlab實現(xiàn)QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM神經網絡時間序列預測； 2.輸入數(shù)據(jù)為單變量時間序列數(shù)據(jù)，即一維數(shù)據(jù)； 3.運行環(huán)境Matlab2020及以上,依次運行Main1BiLSTMTS、Main2PSOBiLSTMTS、Main3QPSOBiLSTMTS、Main4CDM即可，其余為函數(shù)文件無需運行,所有程序放在一個文件夾,d
預測效果 基本介紹 ICEEMDAN-IMPA-BiLSTM功率/風速預測 基于改進的自適應經驗模態(tài)分解+改進海洋捕食者算法+雙向長短期記憶網絡時間序列預測～組合預測 1.分解時避免了傳統(tǒng)經驗模態(tài)分解的一些固有缺陷，效果更佳，并通過改進的海洋捕食者算法對BiLSTM四個參數(shù)進行尋優(yōu)，最后
預測效果 基本介紹 多維時序 | Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多變量時間序列預測對比 模型描述 Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost和BiLSTM多變量時間序列預測對比（完整程序和數(shù)據(jù)） 1.輸入多個特征，輸出單個變量； 2.考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預測； 4.csv數(shù)據(jù)，方便替換； 5
基本介紹 本次運行測試環(huán)境MATLAB2021b，MATLAB實現(xiàn)PSO-CNN-BiLSTM多變量時間序列預測。代碼說明：基于粒子群優(yōu)化算法（PSO）、卷積神經網絡（CNN）和雙向長短期記憶網絡（BiLSTM）的多變量時間序列預測算法。 模型特點 深度學習使用分布式的分層特征表示方法自動提取數(shù)據(jù)中的從
預測效果 基本介紹 Matlab實現(xiàn)基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多變量時間序列預測（完整程序和數(shù)據(jù)） 1.先運行vmdtest，進行vmd分解； 2.再運行VMD-DBO-BiLSTM，三個模型對比； 3.運行環(huán)境Matlab2018及以上。 VMD-DBO-BiLSTM：變分模態(tài)分解結合蜣螂算法優(yōu)化雙向長短期記憶神經網絡；
預測效果 基本介紹 MATLAB實現(xiàn)CNN-BiGRU-Attention時間序列預測，CNN-BiGRU-Attention結合注意力機制時間序列預測。 模型描述 Matlab實現(xiàn)CNN-BiGRU-Attention時間序列預測 1.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，單變量時間序列預測； 2.CNN_BiGRU_AttentionTS.m為主程序文件，運行即可； 3.命令窗口輸出R2、M
??項目專欄：【深度學習時間序列預測案例】零基礎入門經典深度學習時間序列預測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）
預測效果 基本介紹 1.MATLAB實現(xiàn)CNN-BiLSTM卷積雙向長短期記憶神經網絡時間序列預測（風電功率預測）； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.單個變量時間序列預測； 4.data為數(shù)據(jù)集，單個變量excel數(shù)據(jù)，MainCNN_BiLSTMTS.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾； 5.命令窗口輸出R2、MS
預測效果 基本介紹 Matlab基于PSO-BiLSTM(粒子群優(yōu)化雙向長短期記憶神經網絡)，PSO-BiLSTM時間序列預測(完整程序和數(shù)據(jù)） 優(yōu)化參數(shù)為學習率，隱藏層節(jié)點個數(shù)，正則化參數(shù)，要求2018b及以上版本，matlab代碼。 評價指標包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代碼質量極高，方便學習和替換
