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!
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。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...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 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 ...
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...
CNN GRU Attention示意图 cnn projection 3.4 CNN架构 学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 说明一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 说明ResNet的结构特点 了解卷积神经网络学习过程内容 应用...
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!
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...
模型描述 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。
图4为cnn-gru-attention模型拟合预测图。 具体实施方式 下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。 本发明提出了一种融合了注意力机制的cnn-gru混合模型。cnn模型具有强大的特征提取能力,能够充分挖掘水质数据中的信息特征;gru模型简化了lstm的门结构,使得模型复杂度降低,更易收敛;注意力机制能够更加突出重要信...