一、CNN-GRU 算法介绍 1. 算法原理 定义与描述 CNN-GRU模型是卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的结合体。CNN擅长从输入数据中提取空间特征,而GRU用于处理时间序列,捕捉序列数据中的时间依赖性。该组合特别适用于需要同时分析空间和时间特征的数据,如图像字幕生成、视频分析等任务。 工作原理 输入层:首先输入数...
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...
已有研究表明,基于CNN-GRU的负荷预测方法在实际应用中取得了良好的效果。例如,某研究团队使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU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网络对电力系统短期负荷的预测误差更小,预测精度更高。 五、结论与展望 基于CNN-GRU的负荷预测方法充分利用了CN...
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-GRU(卷积神经网络-门控循环单元)时间序列回归预测模型,是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制,实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时,利用遗传...
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。
基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的的CNN-GRU(卷积神经网络-门控循环单元)时间序列回归预测模型,是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制,实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测,BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替换数据。 3.运行环境matlab2020b及以上。
完整源码和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测); %% 预测 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2,...
从中可以看出,基于注意力机制的CNN-GRU模型在各项评价指标上均表现最好,相较于CNN、GRU、CNN-GRU,本文方法在RMSE上分别下降了24%、35%和14%,这表明本文所提模型进行航迹预测是有效的。相比于本文模型,单一的CNN模型虽然可以从数据中提取特征,但要有多卷积层才能捕获航迹数据中的长期依赖关系,随着输入序列长度的增...
基于CNN-GRU的风电功率预测研究,在单变量输入多步预测的场景下,主要关注如何利用卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)这两种深度学习技术,从单一变量(如历史风电功率数据)中学习和预测未来多个时间步的风电功率输出。以下是对该研究的具体分析和介绍: 一、研究背景与意义 ...