【贝叶斯系列】Bayes-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention，基于贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测（matlab完整源码和数据)_bert-mulcnn

【贝叶斯系列】Bayes-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention，基于贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测（matlab完整源码和数据)

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文章介绍

一、MATLAB完整源码和数据（私信博主，获取完整代码）
1.Bayes-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention，基于贝叶斯优化CNN-LSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测；
MATLAB完整源码和数据，代码质量极高，纯手工制作，非工具箱导出，excel数据，方便替换
2.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；
3.贝叶斯优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；
5.运行环境matlab2023a及以上。

二、MATLAB完整源码和数据（私信博主，获取完整代码）

1.Bayes-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention，基于贝叶斯优化CNN-BiLSTM融合多头注意力机制多变量时间序列预测；
MATLAB完整源码和数据，代码质量极高，纯手工制作，非工具箱导出，excel数据，方便替换
2.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；
3.贝叶斯优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；
5.运行环境matlab2023a及以上。

三、MATLAB完整源码和数据（私信博主，获取完整代码）
1.Bayes-CNN-GRU-Mutilhead-Attention，基于贝叶斯优化CNN-GRU融合多头注意力机制多变量时间序列预测；
MATLAB完整源码和数据，代码质量极高，纯手工制作，非工具箱导出，excel数据，方便替换
2.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；
3.贝叶斯优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；
5.运行环境matlab2023a及以上。

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