一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 定义与描述 CNN-GRU模型是卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的结合体。CNN擅长从输入数据中提取空间特征,而GRU用于处理时间序列,捕捉序列数据中的时间依赖性。该组合特别适用于需要同时分析空间和时间特征的数据,如图像字幕生成、视频分析等任务。 工作原理 输入层:首先输入数...
CNN-GRU模型是一种结合了CNN和GRU的深度学习模型,用于时间序列预测。该模型通过CNN提取输入数据的空间特征,然后通过GRU捕捉时间序列中的长期依赖关系,从而实现对风电功率的准确预测。 1. CNN部分 CNN主要用于处理具有空间结构的数据,如图像。在风电功率预测中,CNN可以提取风速、风向、温度等气象数据的空间特征,这些特征...
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征,GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系,而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。 3.1 CNN(卷积神经网络)部分 在时间序列回归任务中,CNN用于捕获局部特征和模式:...
总结起来,基于卷积神经网络结合门控循环单元(CNN-GRU)的交通预测算法步骤包括数据准备、特征提取、序列建模、模型训练、模型评估和预测应用。这种算法结合了CNN和GRU的优势,能够更好地处理股价预测问题。然而,在实际应用中,我们需要综合考虑多种算法和方法,以提高预测的准确性和稳定性。 📣 部分代码 %% 清空环境变量w...
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征,GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系,而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。 3.1 CNN(卷积神经网络)部分 ...
ylabel('预测误差') grid on ylim([-50,50]); save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 ITAccuracy Error2 141 4.算法理论概述 基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的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...
基于CNN-GRU的负荷预测方法通常包括以下几个步骤: 数据预处理:对原始负荷数据和气象数据进行清洗、归一化等预处理操作,以消除噪声和量纲差异对模型训练的影响。 特征提取:使用CNN对预处理后的数据进行特征提取。通过卷积层和池化层的组合,提取出数据中的关键特征,为后续处理提供有力支持。
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的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,利用遗传...
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。
基于CNN-GRU的风电功率预测研究,在单变量输入多步预测的场景下,主要关注如何利用卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)这两种深度学习技术,从单一变量(如历史风电功率数据)中学习和预测未来多个时间步的风电功率输出。以下是对该研究的具体分析和介绍: 一、研究背景与意义 ...