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:...
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:...
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; 2.CNN_GRU_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命...
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)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)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。粒子...
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...
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...
【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-...
程序名称：CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的时间序列多变量回归预测 ...
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...