程序名称:基于VPPSO(速度暂停粒子群算法)-CNN-BiGRU(双向门控循环单元)-Attention(注意力机制)的多变量时间序列回归预测 实现平台:matlab(2023b以上版本) 代码简介:提出基于VPPSO-CNN-BiGRU-Attention 的多变量时间序列回归预测模型,该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列,如风电光伏负荷,电价,气象等,导入数...
程序名称:基于SCSSA(改进麻雀搜索算法)-CNN(卷积神经网络)-BiGRU(双向门控循环单元网络)-Attention(注意力机制)的多变量回归预测 实现平台:matlab 代码简介:提出基于SCSSA-CNN-BiGRU-Attention的多变量时间序列回归预测模型,该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列,如风电光伏负荷,电价,气象等,导入数据即可,无...
MATLAB实现CNN-BiGRU-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-BiGRU-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_BiGRU_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,可在下...
卷积神经网络(CNN)可以有效地提取数据的空间特征,而双向门控循环单元(BIGRU)可以捕捉数据的时序特征。这两种模型结合起来可以更好地处理时间序列数据,并提高故障诊断的准确性和效率。 在故障判断阶段,我们使用训练好的模型对新的未知数据进行预测和判断。注意力机制可以帮助模型更加关注重要的特征和时间点,提高预测的准确...
CNN-BiGRU-Attention,即卷积神经网络(CNN)结合双向门控循环单元(BiGRU)并融合注意力机制(Attention)的多输入单输出回归预测模型,是一种强大的深度学习架构,特别适用于处理序列数据。以下是对该模型的详细解析: 一、模型组成 卷积神经网络(CNN) 功能:用于提取输入序列的局部特征。
2025最通俗易懂的时间序列预测终极教程:从ARIMA到LSTM再到Informer,1小时搞定核心技术与源码实现 1091 0 00:13 App 基于RIME-CNN-LSTM-Attention(霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制)的多变量时间序列回归预测MATLAB代码 1808 0 00:42 App 时间序列预测的 “雷区”,你踩了几个? 1387 0 00:42 App 基于...
本发明属于电力系统负荷预测,尤其涉及一种基于cnn-bigru-attention的电力负荷区间预测方法。 背景技术: 1、随着电力系统的不断发展和电力需求的复杂化,电力负荷预测在电力系统的规划、调度和运行中扮演着至关重要的角色。准确的电力负荷预测能够帮助电网实现更高效的能源调度和优化,从而降低运行成本,提高电力系统的稳定性...
TENTION)机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BIGRU)混合模型对短期电力负荷进行预测。首先用CNN对 负荷及电价数据特征进行抽取;其次,利用BIGRU对潜藏的时序规律进行提取;最后结合ATTENTION机制,突出关键特征。 仿真结果表明,与BP网络、CNN-GRU、CNN-BIGRU和CNN-GRU-ATTENTION混合模型的预测结果相比,上述模型具有更...
专利摘要:本发明涉及风力发电领域,特别涉及一种基于CNN‑BIGRU‑Attention的超短期风电功率预测方法,具体步骤如下:S1.数据采集;S2.数据预处理模块;S3.深度学习网络模块。本发明通过提出了一种基于CNN‑BIGRU的超短期风电功率预测方法,首先,将数据进行预处理,通过数据预处理模块将数据进行归一化、数据集切割和数据维...
基于CNN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究是一个结合了多种先进技术的复杂课题,旨在提高风电功率预测的准确性和效率。以下是对该研究的详细分析: 一、研究背景与意义 风能作为一种清洁、可再生的能源,在全球能源结构中占据越来越重要的地位。然而,由于风能的间歇性和不稳定性,风电功率预测成为了一个具有挑战性的任务...