具体地,该方法使用CNN对输入数据进行卷积操作,提取出时间序列中的局部特征。然后,使用GRU对卷积后的特征进行序列建模,以捕捉时间序列中的长期依赖关系。最后,引入注意力机制,以加强对重要时间步的关注,提高预测准确性。 该方法在负荷预测领域取得了较好的效果,相比传统的时间序列模型,如ARIMA和LSTM,该方法具有更好的...
CNN-GRU模型是一种结合了CNN和GRU的深度学习模型,用于时间序列预测。该模型通过CNN提取输入数据的空间特征,然后通过GRU捕捉时间序列中的长期依赖关系,从而实现对风电功率的准确预测。 1. CNN部分 CNN主要用于处理具有空间结构的数据,如图像。在风电功率预测中,CNN可以提取风速、风向、温度等气象数据的空间特征,这些特征...
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
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型,它在图像处理领域取得了很大的成功。在故障诊断中,我们可以将故障数据看作是一种图像数据,通过卷积操作可以提取出图像的局部特征。然而,单纯的CNN模型可能无法捕捉到时间序列数据中的时序信息。因此,我们引入门控循环单元(GRU)来处理时序数据。 CNN-GRU模型的流程如下: 数据...
总结起来,基于卷积神经网络结合门控循环单元(CNN-GRU)的交通预测算法步骤包括数据准备、特征提取、序列建模、模型训练、模型评估和预测应用。这种算法结合了CNN和GRU的优势,能够更好地处理股价预测问题。然而,在实际应用中,我们需要综合考虑多种算法和方法,以提高预测的准确性和稳定性。
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控...
简介:【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...
作者简介链接:http://glacier.iego.net/sample-page/ CNN or GRU :https://github.com/hit-computer/GRU-or-CNN RNN:https://github.com/hit-computer/char-rnn char-rnn-tf:https://github.com/hit-computer/char-rnn-tf SC-LSTM:https://github.com/hit-computer/SC-LSTM最后...
model.save('CNN-LSTM-Attention.h5')运行结果 训练完成后，模型预测结果将被展示。结果通常包括预测误差、准确率等指标。通过对比实际值与预测值，可以评估模型的性能。高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码+数据）要获取完整的代码和数据集，可从以下链接下载：链接：pan.baidu.com/s...
简介:【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...