分析模型的预测结果和误差分布,评估模型的预测性能和稳定性。 四、实验结果 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...
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:...
通过多轮的选择、交叉和变异操作,GA能够找到一组最优的超参数组合,使得模型在测试集上达到最佳性能。 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...
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:...
MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测,CNN-GRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 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; ...
【基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元结合注意力机制的多输入单输出回归预测模型】基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元结合注意力机制的多输入单输出回归预测模型,预测效果如上,命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE。基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元结合注意力机制的多输入单输出回归预测模型 CNN-GRU...
【基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元结合注意力机制的多特征分类预测模型】基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元结合注意力机制的多特征分类预测模型,预测效果如上,基于CNN-GRU-Attention 卷积门控循环单元的多特征分类预测模型 CNN-GRU-Attention源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeWmJhw CNN-LSTM-...
层(1D CNN)提取局部特征;其次将attention机制用于进一步提取依赖特征,然后双向门控循环单元(GRU)会充分考虑年份之间的关联性,学习长期依赖特征;最后,利用广西某地3个气象站所收集到的24个芒果生产周期年份(从前一年第22旬到当年第21旬)每旬9个气象要素及芒果产量数据进行分析建模,建立了芒果产量预测attention CGRU模型...
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 ...
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 ...