LSTM模型在时间信息处理中很受欢迎。 大多数包含LSTM模型的论文都有一些微小的差异。 Gated Recurrent Unit (GRU) 门控递归单元(Gated Recurrent Unit,GRU) 也来自LSTMs。GRU受欢迎的主要原因是计算成本和模型的简单性,如图所示。在拓扑、计算成本和复杂性方面,GRU是比标准LSTM更轻的RNN版。 该技术将遗忘门(forget...
GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种。和LSTM(Long-Short Term Memory)一样,也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU能够达到LSTM相当的效果,并且相比之下更容易进行训练,能够很大程度上提高训练效率,因此很多时候会更倾向于使用GRU。 3.1 GRU framewor...
时间序列处理模块(GRU):处理序列特征,学习时间依赖。 全连接层:将提取的特征进行组合和映射,输出结果。 流程图 3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失...
GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。 3.3 注意力机制(Attention) 注意力机制是一种让模型能够自动地关注输入数据中重要部分的技术。在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前...
融合空间和统计特征的 CNN GRU 模型网络结构 模型融合算法,模型融合算法概念它不是具体的指某一个算法,而是一种把多个弱模型融合合并在一起变成一个强模型的思想用模型融合算法的原因1、单个模型容易过拟合,多个模型融合可以提高范化能力2、单个模型预测能力不高,多个模
本文提出了一种基于麻雀算法优化空间注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-CNN-GRU-SAM-Attention的回归预测模型,用于解决数据多维输入单输出预测问题。该模型将麻雀算法与空间注意力机制卷积神经网络相结合,并加入门控循环单元GRU,以提高模型的预测精度和泛化能力。同时,该模型还采用了SAM注意力机制,进一步增强了模...
在实际应用中,我们首先将输入数据通过卷积神经网络进行特征提取,然后将提取的特征输入到门控循环单元中进行时间序列建模。最后,我们使用多头注意力机制来融合CNN和GRU的输出,并将其用于预测单一输出。 为了优化模型的性能,我们使用贝叶斯优化来调整模型的超参数,例如卷积核大小、GRU的隐藏单元数以及注意力机制的头数等。
1.算法运行效果图预览 优化前 优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 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,...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测,BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。