基于CNN-LSTM-Attention的回归预测模型Matlab实现
项目简介
本仓库提供了一套高效且易用的代码库，用于实现基于卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）及注意力机制相结合的回归预测模型。该模型特别适用于处理具有时间序列特征的多变量输入数据，广泛应用于金融分析、天气预报、能源消耗预测等领域。
技术栈
- 核心技术：CNN用于自动提取数据中的局部特征，LSTM捕捉长期依赖关系，注意力机制提升模型对重要信息的关注度。
- 编程环境：MATLAB 2020版或更高版本。
- 评估指标：全面采用R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均绝对百分比误差）来衡量预测性能。
主要特点
- 高度兼容性：代码结构清晰，易于理解，适合各层次的开发者学习和二次开发。
- 全面的评价体系：内置多种评价标准，帮助用户全方位了解模型表现。
- 多变量输入：支持处理复杂的多源数据，增强预测准确性。
- 高性能计算：利用MATLAB强大的数值计算能力，优化训练过程。
- 适用范围广：不仅仅局限于特定领域，任何需要复杂序列数据分析的任务都可尝试应用。
快速入门
- 安装要求：确保你的MATLAB版本在2020年或之后发布。
- 获取代码：从本仓库下载最新代码包。
- 运行示例：打开主脚本文件，根据说明配置数据路径和参数。
- 自定义数据：替换数据集并调整模型参数以适应具体需求。
注意事项
- 请在使用前安装所有必要的MATLAB工具箱，特别是深度学习相关的工具箱。
- 高效运行本模型可能需要较大的内存和计算资源，请确保您的计算机配置足够。
- 代码中有详细的注释，但强烈建议读者具备基本的深度学习知识以便更好地理解和优化代码。
结论
本项目旨在简化基于CNN-LSTM-Attention架构的深度学习模型在MATLAB平台上的实现流程，使研究人员和开发者能够快速上手并应用于实际问题，无需从零开始搭建。期待您通过此代码库取得卓越的研究成果或项目进展。
以上便是本资源文件的简要介绍，希望对您在深度学习领域的探索有所帮助。