为了验证提出的CNN-GRU-Attention模型的有效性,本研究在多个真实世界的数据集上进行了实验。实验结果表明,相较于仅使用CNN或GRU网络的模型,结合注意力机制的CNN-GRU模型在多变量时间序列回归预测任务上取得了更好的效果。这表明引入注意力机制可以帮助模型更好地理解和利用输入数据,从而提高预测的准确性和稳定性。 五...
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...
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...
基于WOA-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、WOA-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码,每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! 3.WOA...
该模型结合了CNN、GRU和Attention机制的优势,用于处理时间序列数据。CNN擅长捕捉局部特征,GRU能够处理序列数据的长期依赖关系,而Attention机制则允许模型在预测时关注最重要的信息。遗传算法(GA)用于优化模型的超参数,如学习率、层数、神经元数量等。 4.部分核心程序 ...
Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_GRU_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; ...
Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_GRU_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。
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
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关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
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。鲸鱼优化(WOA)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。