Matlab深度学习时序预测工具包（含CNN-LSTM-Attention模型）

资源摘要信息:"CNN-LSTM-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 标题知识点: CNN-LSTM-Attention模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的深度学习模型。该模型用于多变量时序预测，即预测多个变量随时间变化的未来值。在时间序列分析、金融预测、气象预测等领域有广泛应用。 描述知识点: 1. Matlab实现CNN-LSTM-Attention模型：该部分说明了整套系统是用Matlab编程语言实现的，Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域的高级编程语言。 2. 输出评价指标：mae（平均绝对误差）、rmse（均方根误差）和mape（平均绝对百分比误差）是评估模型预测性能的常用指标，它们能从不同角度反映模型的预测精度。 3. 参数化编程：代码具备良好的灵活性和可扩展性，允许用户方便地更改参数，进行各种实验和模型优化。 4. 适用对象：该资源适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生用于课程设计、期末大作业和毕业设计，因为该模型具有较深的专业背景和一定的编程难度。 5. 作者介绍：作者是资深算法工程师，有8年Matlab和Python算法仿真工作经验，且擅长多个领域的算法仿真实验。 标签知识点: - CNN（卷积神经网络）：CNN是一种深度学习模型，擅长处理具有网格结构的数据，如图像，也常用于时序数据分析。 - LSTM（长短期记忆网络）：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息，解决了传统RNN在长序列数据上的梯度消失问题。 - Matlab：Matlab是一种高性能的数学计算环境，提供了丰富的函数库，适用于算法开发、数据可视化、数值分析等。 压缩包子文件的文件名称列表知识点: - CNNLSTM_Attention.m：是Matlab代码文件，包含CNN-LSTM-Attention模型的实现代码。 - data_collation.m：是数据整理的Matlab脚本，负责准备模型输入所需的数据格式，进行数据预处理等。 - calc_error.m：是计算误差的Matlab函数，用于计算模型预测值与实际值之间的差异，即输出mae、rmse、mape等指标。 - CNNLSTM_attention.mat：这是一个Matlab数据文件，可能包含训练好的模型参数或其它中间数据。 - 1.png、2.png、3.png、4.png：这些可能是图表文件，用来可视化模型训练过程中的各种性能指标变化，或者是数据的可视化展示。 - 风电场预测.xlsx：这是一个Excel文件，可能是包含风电场相关数据的电子表格，用于模型训练和测试。 综合以上信息，该资源为专业人士和学生提供了学习和实现CNN-LSTM-Attention模型的便利，通过详细注释和清晰的编程思路，降低了学习门槛。用户可以通过这个资源快速入门并应用复杂的深度学习模型到实际问题中，尤其是在多变量时序预测领域。同时，作者的背景和丰富的仿真经验也为这套资源的质量提供了保证。