【高创新】基于向量加权平均算法INFO-CNN-BiLSTM-Attention的用客流量预测算法研究Matlab实现.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手 在当前大数据时代背景下，客流量预测作为一种重要的商业智能分析方法，在零售业、旅游业等领域具有广泛的应用前景。本研究提出的基于向量加权平均算法INFO-CNN-BiLSTM-Attention的客流量预测算法，结合了深度学习和时间序列分析的优点，旨在提升预测的准确性与效率。 INFO-CNN-BiLSTM-Attention模型的核心思想在于融合了多种先进的深度学习技术。INFO（Information Network）模块负责挖掘时间序列数据中的关联信息，通过构建信息网络，实现数据特征的有效提取。CNN（Convolutional Neural Network）模块则利用卷积神经网络处理局部特征，擅长从数据中提取空间特征。BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）模块通过双向长短期记忆网络处理序列数据，能够有效捕获时间序列中的前后依赖关系。Attention机制用于强化模型对重要信息的注意力，提高模型的预测性能。 在Matlab环境下，研究者们提供了一套完整的实现方案，包括程序代码以及相应的案例数据。Matlab作为一款强大的数学计算和仿真软件，其用户友好的界面和丰富的工具箱资源，使得它成为处理此类复杂模型的首选平台。提供的代码具备参数化编程的特点，用户可以方便地修改参数以适应不同的预测需求。同时，清晰的注释保证了代码的可读性和可维护性，使得即使是没有深厚编程背景的初学者，也能够理解和使用该算法。 Matlab版本的兼容性涵盖2014、2019a以及预计的2024a，这为不同版本的Matlab用户提供了一个统一的平台，便于学者和开发者进行研究和开发工作。案例数据的直接运行能力，不仅方便用户验证算法效果，还能够快速上手模型的实际应用。 此类预测算法主要适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业领域的学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计。它不仅能够帮助学生在实践中学习到最新的数据处理技术和机器学习知识，还能够提高他们解决实际问题的能力。 本研究通过实现一种新型的基于向量加权平均算法INFO-CNN-BiLSTM-Attention的客流量预测模型，并在Matlab平台上提供了完整的程序代码和案例数据，旨在帮助相关领域的专业人士和学生能够更高效地进行客流量预测的研究和学习。该算法的提出和实现，不仅丰富了时间序列预测的理论和方法，也对实际商业决策提供了有力的技术支持。