当前位置: 首页 > news >正文 一个基于BiTCN-BiLSTM混合神经网络的时间序列预测MATLAB程序 news 2025/10/18 6:26:44 一、主要功能 使用双向时序卷积网络与双向LSTM的深度混合模型对时间序列数据进行预测,基于前24个时间步的数据预测第25个时间步的温度值。 二、逻辑关联 数据处理流程: 数据导入 → 从Excel读取单列时间序列数据 序列重构 → data_process(data,24) 创建24→1的输入输出对 数据集划分 → 70%训练集,30%测试集 数据归一化 → 映射到[0,1]区间 格式转换 → 转为cell数组供网络使用 查看全文 http://www.dtcms.com/a/494710.html 相关文章: Python开发的自我修养之数据类型的选择策略 Day02_刷题niuke20251017 [嵌入式系统-135]:主流AIOT智能体开发板 设计模式---观察者模式 【软考备考】 高并发场景如何做负载均衡知识点四 LOFAR物理频谱特征提取及实现 excel拼接数据库 23ICPC杭州vp补题 做网站不难吧长兴网站建设 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 对比 Unity中UI背景的高斯模糊 Avalonia 的命令基类和通知基类备份 分布式和微服务的区别是什么? windows10 安装 WSL2 及 ubuntu 24.04,Ubuntu中安装CUDA 全链路智能运维中的多模态数据融合与语义对齐技术 【DevOps】基于Nexus部署内网pypi代理镜像仓库操作手册 微服务核心 网站倒计时如何做自己的影视网站 【DevOps】基于Nexus部署内网ubuntu 2204系统APT代理镜像仓库操作手册 【开题答辩实录分享】以《开题报告 智能家居控制平台的构建》为例进行答辩实录分享 建设论坛网站视频稿定设计官网入口 利用R绘制箱线图 【架构相关】tsconfig.json 与 tsconfig.node.json、tsconfig.app.json 的关系和作用 烟台seo网站推广电商网站 手续 GLM-4.1V-Thinking vLLM部署调用 从“生物进化”到算法优化:遗传算法的5个核心阶段 C++复习(1) 云原生与分布式架构的完美融合:从理论到生产实践 学习Python 03 Python中子类对父类方法的继承与改写
一、主要功能 使用双向时序卷积网络与双向LSTM的深度混合模型对时间序列数据进行预测,基于前24个时间步的数据预测第25个时间步的温度值。 二、逻辑关联 数据处理流程: 数据导入 → 从Excel读取单列时间序列数据 序列重构 → data_process(data,24) 创建24→1的输入输出对 数据集划分 → 70%训练集,30%测试集 数据归一化 → 映射到[0,1]区间 格式转换 → 转为cell数组供网络使用