CNN-BiLSTM-SE Attention在Matlab上的回归预测完整实现

该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制，用于处理具有7个特征输入和1个变量输出的回归问题。以下是详细的知识点介绍：" 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是一种深度学习算法，特别擅长于处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像。它的关键特性包括局部感受野、权重共享和池化操作。在本资源中，CNN用于提取输入特征的空间层次结构。 2. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）： BiLSTM是一种循环神经网络（RNN），能够学习时间序列数据中的长距离依赖关系。与传统的单向LSTM相比，BiLSTM通过正向和反向处理时间序列数据，从而同时考虑过去和未来的上下文信息，这在时间序列预测和自然语言处理任务中特别有用。 3. SE注意力机制： SE注意力机制是一种神经网络架构，旨在使网络能够更专注于输入特征中重要的部分，同时抑制不重要的信息。SE注意力机制通过压缩和激发（Squeeze-and-Excitation）操作，动态地重新调整特征表示的通道间关系，增强了网络对于特征的敏感性。 ***N-BiLSTM-SE Attention模型： 本资源中的模型将上述三个组件整合在一起，形成了一个强大的回归预测系统。首先，CNN用于提取输入特征的空间特征。随后，提取的特征被送入BiLSTM网络，以捕捉时间序列数据中的动态依赖关系。最后，SE注意力机制被用于增强网络对于时间序列数据中重要信息的识别能力，从而提高预测精度。 5. 运行环境要求： 程序运行环境为Matlab 2020b及以上版本。Matlab是一个高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。本资源要求用户具备此版本或更新版本的Matlab软件，以确保程序能够正常运行。 6. 输入输出说明： 程序的输入为包含7个特征的数据集，输出为预测的单一变量。这种多输入单输出的数据结构适用于许多实际应用，例如金融市场分析、环境监测和医疗诊断等。 7. 可视化分析： 程序中包含了名为"1.png"和"2.png"的可视化文件，这些图片可能展示了模型在数据集上的训练过程、损失曲线、预测结果等重要信息，帮助用户理解模型的行为和性能。 8. 数据集文件： "数据集.xlsx"文件包含了用于训练和测试模型的实际数据。在进行回归预测之前，用户需要确保数据集格式正确，并按照程序要求被正确加载。 9. 程序文件功能说明： - "main.m"是主函数，包含了整个模型构建、训练和预测的流程。它可能调用了其他函数或脚本，以执行数据预处理、模型训练、模型评估和结果输出等任务。 综上所述，本资源为研究和开发人员提供了一个强大的工具，用于构建和评估基于深度学习的回归预测模型。通过深入学习和掌握这些知识点，用户可以更好地应对复杂的数据回归预测挑战，并将这些技术应用于实际问题解决中。