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...
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:...
本期我们继续更新基于西交 XJTU-SY 数据集的预测模型,提供基于CNN、BiGRU、CNN-GRU、BiGRU-Attention、CNN-BiGRU-Attention的模型合集!
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...
综上所述,WOA-Attention-CNN-GRU模型作为一种新型的股价预测算法模型,具有着巨大的潜力和发展空间。通过结合鲸鱼算法优化、注意力机制、卷积神经网络和门控循环单元,该模型在股价时序预测中取得了令人瞩目的成果,为金融领域的研究和实践带来了新的机遇和挑战。相信随着技术的不断进步和应用的不断深化,WOA-Attention-CNN...
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: ...
Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN-GRU-AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种...
1. **模型结构和功能**: - TCN是一种基于卷积的网络,擅长处理序列数据,通过扩张卷积(dilated convolutions)和残差连接(residual connections)来捕捉长距离依赖关系。 - CNN-attention-GRU联合模型结合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、注意力机制(attention mechanism)的聚焦能力以及双向门控循环单元(BiGRU)的长...
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 ...
基于CNNGRU-Attention 模型的文本情感分析 李辉,郑媛媛,任鹏举 【摘要】针对目前文本情感分析任务中所使用的神经网络结构无法提取文本重 要特征的问题,提出了一种基于注意力机制的混合网络模型来对中文文本进行 处理分析。首先经过语料的预处理,将文本表达为二维的词向量矩阵,然后使 用卷积神经网络(Convolutional Neural ...