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...
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...
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...
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新的结构单元,为模型添加了通道注意力机制,...
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。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入...
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 ...
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...
1.Matlab实现CNN-GRU-Attention-Adaboost时间序列预测,卷积门控循环单元注意力机制结合AdaBoost多变量时间序列预测(负荷预测);注意力机制+时空特征融合!组合模型集成学习预测!CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测; CNN-GRU-Attention-AdaBoost是一种将CNN-GRU-Attention和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法...
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 ...