近年来,深度学习技术的迅猛发展,特别是卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制(Attention)等关键技术,为时间序列预测提供了新的思路和解决方案。本研究旨在结合CNN和GRU网络,并引入注意力机制,构建CNN-GRU-Attention预测模型,实现对多变量时间序列数据的回归预测。 二、模型原理 卷积神经网络(CNN) CNN以...
首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU-Attention方法进行了测试。结果表明:与单独的CNN网络或GRU网络相比,CNN-GRU-Attention网络对电力系统短...
基本介绍 MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测,CNN-GRU结合注意力机制多输入单输出回归预测。 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...
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,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
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...
小论文|创新|精度极高|基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流,相
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 ...
本发明公开了一种基于CNN‑GRU‑Attention的船舶运动姿态预测方法,其所述方法包括如下步骤:步骤一、对原始船舶运动姿态数据归一化处理,根据预测模型相应维数要求进行数据重构,建立包括输入和理论输出的船舶运动姿态数据集,并将数据集划分为训练集和测试集;步骤二、建立CNN‑GRU‑Attention网络结构,利用训练集对预测模...
卷积层(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...
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关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...