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.Conv1d(256,512,1) self.bnn3 = nn.Batc...
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?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...
小论文|创新|精度极高|基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流,相
时序建模:在特征提取后,我们使用GRU模型对时序数据进行建模。GRU模型是一种循环神经网络(RNN)的变种,它可以有效地处理时序数据,并且具有较少的参数和更好的训练效果。通过GRU模型,我们可以捕捉到故障数据中的时序信息,并进行故障分类预测。 分类预测:最后,我们使用全连接层将GRU模型的输出映射到故障类型的预测结果。通...
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,能够自动提取时间序列数据中的局部特征、长期依赖关系和全局特征,提高了时间序列预测的准确性和稳定性。同时,该算法还具有较高的效率,能够在较...
4.代码质量高,注释清楚,含数据预处理部分,处理缺失值,如果为nan,用上一行替代,也含核密度估计; 模型描述 QRCNN-GRU是一种神经网络模型,主要用于时间序列区间预测任务。它的全称为Quantile Regression Convolutional Gated Recurrent Unit,其中包含了卷积、门控循环单元和分位数回归等技术。
预测效果 基本介绍 1.时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_GRUTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设...
CNN-GRU-SAM 网络由卷积层、GRU层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;GRU 层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。
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)。