代码简介:提出基于VPPSO-CNN-BiGRU-Attention 的多变量时间序列回归预测模型,该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列,如风电光伏负荷,电价,气象等,导入数据即可,无需任何调试。代码具有一定创新性,注释详细! 粒子群优化( Particle Swarm Optimization,PSO)是一种经典的元启发式优化算法,PSO存在两个主要问题:收...
CNN-BiGRU-Attention代码 预测算法——CNN-GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM-Attention 本文汇总了基于卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)及其变体(如GRU、LSTM、BiGRU、BiLSTM)组合的多种预测算法,深入探讨了这些算法的原理、结构、优缺点以及实际应用场景。此外,本文特别介绍了结合Attention机制的CNN-RNN组合算法Attentio...
y为标签数据，除 y之外的为特征数据。关键代码如下：5.2 数据集拆分 数据集集拆分，分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集。关键代码如下：5.3 数据样本增维 数据样本增加维度后的数据形状：6.构建BiGRU-Attention分类模型 主要使用基于BiGRU-Attention分类算法，用于目标分类。6.1 构建模型 6.2 模型摘要信...
实验结果表明,BiGRU-Attention算法可以有效地处理多维数据输入和单输出预测问题。在三个数据集中,该算法都取得了比其他算法更好的预测结果。这表明BiGRU-Attention算法是一种高效的预测算法,可以应用于各种领域的问题。 总之,本文介绍了一种基于双向门控循环单元结合注意力机制的预测算法,称为BiGRU-Attention。该算法可以有...
1.CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测,多输入多输出 , matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用,适合新手小白～ 3.附赠案例数据,如图所示,实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～ 程序设计 完整程序和数据下载方式私信博主回复:MATLAB...
4.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。 5.适用对象:大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复一区霜冰算法+双向深度学习模型+注意力机制!RIME-BiTCN-BiGRU-Attention(Matlab)。
NLP(五):BiGRU_Attention的pytorch实现 一、预备知识 1、nn.Embedding 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding. #-*- coding: utf-8 -*-importnumpy as npimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffromtorch.autogradimportVariable...
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 科研辅导帮, 作者简介 MATLAB/Python代码/Simulink/数学建模,关注VX:科研辅导
(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['labels'].to(device) outputs = model(input_ids) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss/...
此分析代码是我们团队原创,如何利用 深度学习 训练好的模型 在对多特征预测任务 中进行特征重要性(贡献度)可视化!(也可以用于其他深度学习模型做特征重要性可视化,代码适用性高) 前言 本文基于前期介绍的电力变压器(文末附数据集),介绍一种基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型,以提高时间序列数据的预测性...