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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;
4.2 长短时记忆网络#xff08;LSTM#xff09;
4.3 CNNLSTM网络结构
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MA…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 卷积神经网络CNN
4.2 长短时记忆网络LSTM
4.3 CNNLSTM网络结构
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
function layersfunc_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers [
% 输入特征
sequenceInputLayer([Nfeat 1 1])
sequenceFoldingLayer(Name,fold)
% CNN特征提取
convolution2dLayer(Nfilter,32,Padding,same,WeightsInitializer,he,Name,conv,DilationFactor,1);
batchNormalizationLayer
eluLayer
averagePooling2dLayer(1,Stride,Nfilter)
% 展开层
sequenceUnfoldingLayer(Name,unfold)
% 平滑层
flattenLayer
% LSTM特征学习
lstmLayer(128,Name,lstm1,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)
dropoutLayer(0.25)
% LSTM输出
lstmLayer(32,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)
dropoutLayer(0.25)
% 全连接层
fullyConnectedLayer(Nout)
regressionLayer
];layers layerGraph(layers);
layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);
105
4.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNNLSTM网络结合了卷积神经网络CNN的特征提取能力和长短时记忆网络LSTM的时序建模能力用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。
4.1 卷积神经网络CNN CNN通过卷积层和池化层提取输入数据的局部特征。对于时间序列数据CNN可以有效地捕获数据中的短期模式和局部依赖关系。 卷积层的操作可以表示为 其中Zl表示第l层的卷积输出Wl和bl分别是第l层的权重和偏置Xl−1是第l−1层的输出∗表示卷积操作。
激活函数如ReLU用于增加非线性 其中Al是第l层的激活输出f是激活函数。
4.2 长短时记忆网络LSTM LSTM是一种特殊的循环神经网络RNN通过引入门控机制和记忆单元来解决长期依赖问题。在时间序列预测中LSTM可以捕获数据中的长期模式和时序关系。 LSTM的单元状态更新可以表示为 其中ft、it和ot分别是遗忘门、输入门和输出门的输出C~t是候选单元状态Ct是单元状态ht是隐藏状态W和b是权重和偏置σ是sigmoid激活函数∘表示逐元素乘法。
4.3 CNNLSTM网络结构 在CNNLSTM网络中CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征然后将提取的特征作为LSTM的输入LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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