基于CNN-GRU的风电功率预测方法已经取得了显著的研究成果。该方法不仅提高了风电功率预测的精度和稳定性,还为风电并网调度和电网优化提供了有力支持。未来,随着深度学习技术的不断发展和完善,基于CNN-GRU的风电功率预测方法有望在更多领域得到应用和推广。
目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码及数据 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。CNN主要...
实验结果表明,TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型在分类精度方面优于传统 CNN-GRU 模型和 LSTM 模型。 4. 结论 本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制(TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention)的数据多维输入分类模型。该模型通过凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型的超参数,并融合多头注...
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...
时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(风电功率预测) CNN-LSTM 时间序列预测 卷积长短期记忆神经网络 风电功率预测 时间序列 【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究(Matlab代码实现) ✅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...
⛄ 部分代码 function objval=objfun(index,trainigdata ,testingdata,trainiglabels,testinglabels,N) index=round(index); index = checkempty(index,N); newtrainigdata=trainigdata(:,find(index)); newtestingdata=testingdata(:,find(index));
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👇 ...
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👇 ...
CNN-GRU-Attention预测模型的实现过程通常包括以下几个步骤: 对原始时间序列数据进行清洗、归一化等预处理操作,以消除噪声和量纲差异对模型训练的影响。 将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集,用于模型的训练、评估和测试。 使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建CNN-GRU-Attention模型。在模型中设置合适...