在CNN-GRU-Attention模型中,CNN通过卷积操作对时间序列数据进行特征提取。卷积层中的卷积核在输入数据上滑动,通过加权求和和激活函数的作用,提取出数据的局部特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量,并增强模型的鲁棒性。 门控循环单元(GRU) GRU作为循环神经网络(RNN)的一种变体,解决了传统RNN在处理长序列时...
使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU-Attention方法进行了测试。结果表明:与单独的CNN网络或GRU网络相比,CNN-GRU-Attention网络对电力系统短期负荷的预测误差更小,预测精度更高。 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)三种网...
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...
然而,传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时,存在特征提取能力不足的问题。 2. TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型 为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题,本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制(TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention)的数据...
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...
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; ...
实现代码示例 下面是一个简单的Python示例,展示了如何构建一个CNN-GRU注意力模型: importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,GRU,Attention# 定义输入层input_layer=Input(shape=(28,28,1))# 添加卷积层conv_layer=Conv2D(32,(3,3),activation='relu')(input...
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
Accurately predicting market direction is crucial for informed trading decisions to buy or sell stocks. This study proposes a deep learning based hybrid approach combining convolutional neural network (CNN), attention mechanism (AM), and gated recurrent unit (GRU) to predict short-term market trends...
50.cnn+rnn+attention 51.Tensorflow实战学习笔记 52.tf27: Deep Dream—应用到视频 53.tf28: 手写汉字识别 54.tf29: 使用tensorboard可视化inception_v4 55.tf30: center loss及其mnist上的应用 56.tf31: keras的LSTM腾讯人数在线预测 57.tf32: 一个简单的cnn模型:人脸特征点训练 ...