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...
双向门控循环单元(BIGRU)是一种能够处理序列数据的循环神经网络(RNN)模型。与传统的RNN模型相比,BIGRU可以同时考虑过去和未来的信息,从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在故障预测中,我们可以将设备的运行数据看作是一个时间序列,将其作为BIGRU的输入,利用BIGRU来学习数据的时间依赖关系。 基于CNN-BIGRU的故障预...
实验结果表明,基于CNN-BiGRU的负荷预测模型在预测准确性和鲁棒性方面均优于传统方法。具体来说,通过引入自注意力机制,模型能够更好地关注对预测结果有贡献的关键时间步,从而提高了预测的准确性。 讨论 优点 特征提取能力强:CNN能够有效提取输入数据中的时空特征。 序列建模能力强:BiGRU能够同时考虑前向和后向的序列信...
基于Matlab的CNN和BIGRU的数据预测模型。模型和理论方法总结:卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度学习模型。通过卷积层提取局部特征,池化层降低特征维度,全连接层进行分类或回归。网络结构设计:设计包含多个卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层和全连接层的CNN结构,以处理序列数据并进行回归预测。BiGRU神经网络:BiGRU是...
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。
1.Matlab实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainCNN_BiGRUNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测,卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出4类标签; 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 3.可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容; ...
📊 股票价格预测一直是金融领域的重要课题。近年来,深度学习模型在时间序列预测中取得了显著成效。今天,我们将探讨如何使用CNN-BiGRU模型来预测股票价格。🔧 网络结构: CNN-BiGRU模型结合了卷积神经网络(CNN)和双向循环神经网络(BiGRU),以实现对输入数据的特征提取和建模。以下是该模型的网络结构:1...
作者简介:邹邦杰(1999 ),男,安徽六安人,硕士研究生;研究方向:电力电子与新能源㊂ 基于SGMD 的CNN -BiGRU 光伏功率预测 邹邦杰,刘国巍 (安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001)摘要:为准确预测光伏电站的发电功率,帮助电网调度部门制定合理的调度计划,文章提出一种基于SGMD (Symplectic Geometry Mode ...
具有创新性的时间序列预测matlab代码,更换数据集就可以直接用 1358 -- 0:42 App 基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)的时间序列预测模型 2119 1 0:28 App 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法matlab代码,包含多种方法对比! 7495 -- 7:...