基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiGRU-Attention模型进行风电功率预测的研究,具有重要的理论意义和实际应用价值。未来,随着技术的不断进步和数据的日益丰富,该模型有望在风电功率预测领域取得更加显著的成果。同时,也可以进一步探索其他优化算法与深度学习模型的结合方式,以进一步提升预测精度和效率。 2 运行结果部分
⛳️赠与读者 1 概述 一、研究背景与意义 二、算法原理与模型构建 1. 灰狼优化算法(GWO) 2. CNN-BiGRU-Attention模型 3. GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型 三、研究步骤与实现 1. 数据预处理 2. 模型构建与训练 3. 性能评估 四、研究展望与挑战 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据 ...
CNN-BiGRU-SelfAttention模型的创新性: ①结合卷积神经网络 (CNN) 和双向门控循环单元 (BiGRU):CNN 用于处理多变量时间序列的多通道输入,能够有效地捕捉输入特征之间的空间关系。BiGRU 是一种能够捕捉序列中长距离依赖关系的递归神经网络。通过双向性,BiGRU 可以同时考虑过去和未来的信息,提高了模型对时间序列动态变化...
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...
【原创代码改进]基于IVY(常青藤优化算法)-CNN-BiGRU(双向门控循环单元)-Attention的多变量时间序列回归预测能源系统预测优化研究 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 405 6 00:42 App 效率狂飙40%!时间序列+聚类,轻松发顶会! 1312 0 00:34 App 一些可以水论文的时间序列预测算法matlab代码,换...
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; ...
在模型训练阶段,我们使用已经标注好的故障数据作为训练集,通过深度学习模型对数据进行训练。卷积神经网络(CNN)可以有效地提取数据的空间特征,而双向门控循环单元(BIGRU)可以捕捉数据的时序特征。这两种模型结合起来可以更好地处理时间序列数据,并提高故障诊断的准确性和效率。
以CNN-Attention为例，展示模型预测效果。训练与测试集预测结果、误差直方图、线性拟合图、网络结构图及命令行窗口显示的误差，均包含在模型运行结果中。所有图像代码已整理，一键运行即可获得结果，无需多次执行。支持Matlab2023及以上版本，未安装用户可获取免费安装包。注意，全家桶中的所有代码无需修改即可...
TENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对 负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。 仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更...