往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货|数据集、学习资料、建模资源分享！EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN（五）-CSDN博客拒绝信息泄露！VMD滚动分解+Informer-BiLSTM并行预测模型-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理_风

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，对复杂数据结构的理解和预测成为许多领域的重要课题。在这些领域中，无论是视频分析、语音识别还是自然语言处理，都面临着需

往期精彩内容：Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客三十多个开源数据集|故障诊断再也不用担心数据集了！P

基于VMD-DBO-CNN-BiLSTM、VMD-CNN-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM四模型多变量时间序列光伏功率预测一键对比(仅运行一个main即可)[原创未发表]Matlab代码每个模型的预测结果和组合对比结果都有！运行步骤：1.先运行main1进行VMD分解2.在运行main2进行四模型一键对比代码

 Matlab使用LSTM或BiLSTM对一维信号(语音信号、心电信号等)进行二分类源程序。也可以改成多分类。包含数据和代码，数据可以直接替换为自己的数据。如果用BiLSTM，程序中只需要把lstmlayer改为bilstmlayer即为BiLSTM网络，其他地方不需要任何改动。工作如下：1、加载数据集，一共为

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述CPO-CNN-BiLSTM-Attention多输出回归预测Matlab代码(多输入多输出)MATLAB完整源码和数据纯手工制作，代码质量极高，注释清晰，excel数据，方便替换1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。2.main.m为

基于VMD-BKA-CNN-BiLSTM、VMD-CNN-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM四模型多变量时间序列光伏功率预测一键对比(仅运行一个main即可)[原创未发表]Matlab代码赠送BKA原文献每个模型的预测结果和组合对比结果都有！运行步骤：1.先运行main1进行VMD分解2.在运行main2进行四模型一

核心直达！特征提取+优化组合！LightGBM+BO-Transformer-BiLSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)目录核心直达！特征提取+优化组合！LightGBM+BO-Transformer-BiLSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-

中秋献礼！2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测目录中秋献礼！2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.中秋献礼！2024年

         

            

     

中秋献礼！2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测目录中秋献礼！2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览

【独家原创】基于TTAO-Transformer-BiLSTM多变量时序预测【24年新算法】（多输入单输出）程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！【独家原创】TTAO-Transformer-BiLSTM多变量时序预测Matlab代码基于三角拓扑聚合算法优化Transformer结合双向长短期记忆

         

               

               

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下本文介绍了基于注意力机制优化的WGAN-BiLSTM模型应用于信用卡欺诈识别方法。该文章详细阐述了该模型的架构，包括其独特设计及优势。展示了相关公式以深入理解其原理，同时给出了代码实现过程，便于实际应用。对所用数据集进行了全面介绍，包括其

GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断目录GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断分类效果格拉姆矩阵图基本介绍程序设计参考资料分类效果格拉姆矩阵图基本介绍1.Matlab

  

  VMD-CNN-BiLSTM是一种结合了变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）和双向长短记忆网络（BidirectionalLongShort-TermMemory,BiLSTM）的复合模型。该模型主要用于处理和分析时间序列数据，特别是在预测和分析复

                   

​预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention本文汇总了基于卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）及其变体（如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM）组合的多种预测算法，深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外，本文特别介绍了结合Attention机制的CNN-RNN组合