而WOA-Attention-CNN-GRU模型作为一种新型的算法模型,具有更强的数据挖掘和学习能力,能够更好地应对股价预测中的复杂性和不确定性。因此,我们有理由相信,WOA-Attention-CNN-GRU模型将成为未来股价预测领域的重要利器,为投资者和市场分析师提供更准确、更可靠的预测服务。 综上所述,WOA-Attention-CNN-GRU模型作为一种...
本发明公开了一种基于CNN‑SE‑GRU神经网络的柴油机变工况故障诊断方法,通过对柴油机变工况故障诊断模型进行变工故障类型的模拟,获取变工故障时柴油机的运行故障数据,并根据变工故障类型与对应的运行故障数据获取柴油机变工况故障数据集;对柴油机变工况故障数据集进行预处理后,划分故障样本数据训练集与故障样本数据测...
基本描述 1.MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测(SE注意力机制),鲸鱼优化卷积门控循环单元注意力时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,单变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; 5.鲸鱼算...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测…
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。
本发明提供基于SE Attention机制的CNNGRU锂电池容量预测方法,包括:根据化成工序和分容工序对锂电池的电芯进行充放电;记录每一颗电芯在充放电过程中的电压数据,并生成对应的电压数据曲线;基于电压数据曲线提取电芯的动态特征;采用核主成分分析(KPCA)算法对动态特征进行数据处理获得主成分特征,并选取累计贡献率90%以上的...
1.本发明属于跳频通信中智能抗干扰决策领域,特别涉及一种基于cnn-gru的跳频信号智能接收方法。一种利用卷积神经网络和循环神经网络对跳频接收信号进行跳频序列估计的智能接收方法。 背景技术: 2.跳频通信具有较强的抗干扰能力,同时还具备易组网和难以截获的特点。但是,在如今日益复杂的电磁环境和逐渐智能化的干扰策略下...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, 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...
本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑GRU合模拉杆应变预测方法,包括:采集注塑机合模机构装调过程数据并进行预处理,用预处理后的合模机构装调过程数据构建样本数据集,将样本数据集划分为训练集和测试集;采用CNN‑GRU网络结构结合SE注意力机制构建多输入多输出合模机构拉杆应变预测模型,使用训练集对合模机构拉杆应变预...
一种基于AVMD-CNN-GRU-Attention的超短期风功率预测方法 为提高超短期风功率的预测精度,提出一种改进的基于变分模态分解的卷积神经网络(AVMD-CNN),门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)的超短期风功率预测模型.首先利用改进的VMD将风功率序列分解为K个子模态;然后将各子模态利用样本熵(SE)和中心频率进行分.....