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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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多输入单输出回归预测在许多实际场景中具有重要意义，尤其在时间序列分析、复杂系统建模和智能制造领域表现突出。传统的回归方法往往难以处理多源异构输入数据，尤其是序列数据中的时序依赖和非线性关系，导致预测精度受限。卷积神经网络（
CNN）通过局部特征提取有效捕获空间特征，双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）擅长捕获长距离时序依赖，而注意力机制能够动态调整输入信息的重要性权重，从而提升模型的表达能力和泛化能力。将
CNN、BiLSTM
和注意力机制融合，形成深度神经网络架构，能够充分挖掘多输入数据的复杂特征和时序模式，增强回归预测的准确性和鲁棒性。
本项目基于
MATLAB
平台，设计并实现了一种融合
CNN-BiLSTM
和注意力机制的多输入单输出回归预测模型。该模型不仅具备强大的时空特征学习能力，还能动态分配输入权重，提升模型对关 ...
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