长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。
2024-04-09 16:35:28
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Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)
Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)
Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)
Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)
2024-04-04 09:49:24
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粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-02-27 15:13:03
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-02-23 16:18:23
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基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-02-21 11:41:42
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MATLAB开发的LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的预测
2024-02-18 16:01:02
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基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。
可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
标记注释清楚，可直接换数据运行。
代码实现训练与测试精度分析。
2023-12-11 12:30:03
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金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
2023-12-11 12:21:46
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基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。
运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-12-01 23:39:28
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基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-11-20 16:46:33
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