如果发现代码注释乱的小伙伴,请不要慌张!
这是由于每个计算机的编码格式不同导致的
可以将每个.m文件采用记事本打开然后更改别的编码格式试试!
这里介绍一个一劳永逸的办法,下载MATLAB2023版本!
2023版本的matlab成功解决了代码注释乱的问题!
网络结构代码如下:
layers0 = [ ...
% 输入特征
sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input') %输入层设置
sequenceFoldingLayer('name','fold') %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
% CNN特征提取
convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1') %添加卷积层,64,1表示过滤器大小,10过滤器个数,Stride是垂直和水平过滤的步长
batchNormalizationLayer('name','batchnorm1') % BN层,用于加速训练过程,防止梯度消失或梯度爆炸
reluLayer('name','relu1') % ReLU激活层,用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
% 池化层
maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool') % 第一层池化层,包括3x3大小的池化窗口,步长为1,same填充方式
% 展开层
sequenceUnfoldingLayer('name','unfold') %独立的卷积运行结束后,要将序列恢复
%平滑层
flattenLayer('name','flatten')
bilstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1')
selfAttentionLayer(1,2) %创建一个单头,2个键和查询通道的自注意力层
dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1') % Dropout层,以概率为0.2丢弃输入
fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect') % 全连接层设置(影响输出维度)(cell层出来的输出层) %
regressionLayer('Name','output') ];
lgraph0 = layerGraph(layers0);
lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%% Set the hyper parameters for unet training %%
options0 = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam
'MaxEpochs', 30, ... % 最大训练次数
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值
'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率
'L2Regularization', 0.001, ... % 正则化参数
'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境
'Verbose', 1, ... % 关闭优化过程
'Plots', 'none'); % 画出曲线
% % start training
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PSO-CNN-BiLSTM-Attention粒子群算法优化多变量时间序列预测,含优化前后对比(Matlab完整源码和数据)
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2024-08-17
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1.Matlab实现PSO粒子群算法优化CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测,含优化前后对比(Matlab完整源码和数据)优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。 2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价,运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信.
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多维时序预测:PSO-CNN-BiLSTM-Attention.zip (8个子文件)
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initialization.m 484B
main.m 9KB
radarChart.m 8KB
PSO.m 2KB
objectiveFunction.m 3KB
注意.txt 3KB
data.xlsx 4.32MB
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