6.输出最优网络参数:将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数,代入 CNN-GRU-SAM 网络中,对测试数据进行预测,得到最终的预测结果。
(gru1): LSTM(11, 512, num_layers=4) (gru2): LSTM(512, 256, num_layers=4) (gru3): LSTM(256, 11, num_layers=4) (fc1): Linear(in_features=5687, out_features=1024, bias=True) (fc2): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True) (fc3): Linear(in_features=1024, ...
GRU(Gated Recurrent Unit)是一种先进的循环神经网络(RNN)变体,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题,并简化LSTM(Long Short-Term Memory)网络的结构,同时保持其捕获长期依赖关系的能力。 GRU包含一个核心循环单元,该单元在每个时间步...
时序建模:在特征提取后,我们使用GRU模型对时序数据进行建模。GRU模型是一种循环神经网络(RNN)的变种,它可以有效地处理时序数据,并且具有较少的参数和更好的训练效果。通过GRU模型,我们可以捕捉到故障数据中的时序信息,并进行故障分类预测。 分类预测:最后,我们使用全连接层将GRU模型的输出映射到故障类型的预测结果。通...
简介:本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
在风电健康诊断模块,我们整合 CNN-LSTM、GRU、XGBoost 与 LightGBM 等算法,从数据预处理、特征工程入手,构建了基于时间滑动窗口的故障预测系统,有效降低预警误报率,保障风电机组稳定运行。而在股票价格预测领域,针对传统 ARIMA 模型的局限性,创造性提出结合注意力机制的 CNN-LSTM-ARIMA-XGBoost 混合模型,通过预训练 -...
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)。
通过以上流程,我们可以得到一个基于CNN-GRU的故障诊断分类预测算法。该算法可以自动学习故障数据中的特征,并且具有很高的准确性和可靠性。在实际应用中,我们可以将该算法应用于工业生产和制造过程中,帮助人们快速准确地诊断故障,并采取相应的措施进行修复。
CNN-GRU-KDE是一种利用卷积门控循环单元(Convolutional Gated Recurrent Unit)进行多变量时间序列区间预测的模型。 该模型使用卷积神经网络(CNN)对多维时间序列数据进行特征提取。然后,提取的特征被输入到门控循环单元(GRU)中,以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。