from pytorch_lightning import Trainer class CNN2GRU(nn.Module): def __init__(self): super(CNN2GRU,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(5,128,1) self.bnn1 = nn.BatchNorm1d(128) self.conv2 = nn.Conv1d(128,256,1) self.bnn2 = nn.BatchNorm1d(256) self.conv3 = nn.Conv...
isMe=1 担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家,擅长领域:信号滤波/降噪,机器学习/深度学习,时间序列预分析/预测,设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。 分割线分割线分割线 一维神经网络的特征可视化分析-以心电信号为例(Python,Jupyter Notebook) 包括Occlusion sensitivity方法,...
在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相...
6.输出最优网络参数:将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数,代入 CNN-GRU-SAM 网络中,对测试数据进行预测,得到最终的预测结果。 基于PSO 粒子群优化的 CNN-GRU-SAM 网络时间序列回归预测算法是一种有效的时间序列预测方法。该算法通过结合卷积神经网络、门控循环单元、自注意力机制和粒子群优化算法的优点,...
通过将卷积神经网络和门控循环单元相结合,我们可以更好地处理股价预测问题。CNN可以提取输入数据的空间特征,而GRU可以捕捉数据的时间序列特征。这种结合能够提高模型的表达能力和预测准确性。 然而,需要注意的是,股价预测是一个复杂的问题,受到多种因素的影响,如市场情绪、宏观经济指标和政策变化等。因此,单一的算法可能...
预测效果 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; ...
基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的的CNN-GRU(卷积神经网络-门控循环单元)时间序列回归预测模型,是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制,实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、GRU以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入...
CNN-GRU-KDE是一种利用卷积门控循环单元(Convolutional Gated Recurrent Unit)进行多变量时间序列区间预测的模型。 该模型使用卷积神经网络(CNN)对多维时间序列数据进行特征提取。然后,提取的特征被输入到门控循环单元(GRU)中,以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
综上所述,WOA-Attention-CNN-GRU模型作为一种新型的股价预测算法模型,具有着巨大的潜力和发展空间。通过结合鲸鱼算法优化、注意力机制、卷积神经网络和门控循环单元,该模型在股价时序预测中取得了令人瞩目的成果,为金融领域的研究和实践带来了新的机遇和挑战。相信随着技术的不断进步和应用的不断深化,WOA-Attention-CNN...