在CNN-GRU-Attention模型中,CNN通过卷积操作对时间序列数据进行特征提取。卷积层中的卷积核在输入数据上滑动,通过加权求和和激活函数的作用,提取出数据的局部特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量,并增强模型的鲁棒性。 门控循环单元(GRU) GRU作为循环神经网络(RNN)的一种变体,解决了传统RNN在处理长序列时...
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网络对电力系统短期负荷的预测误差更小,预测精度更高。 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)三种网...
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
然而,传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时,存在特征提取能力不足的问题。 2. TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型 为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题,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...
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分、级数,所以看起来觉得很复杂。 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: ...
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2 CNN-GRU-Attention负荷预测 2.1 Python代码实现 部分代码: # 分为输入输出,将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入,后一采样点的作为输出标签train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1]val_X, val_y = val[:, :-1], val[:, -1]test_X, test_y = test[:, :-1], test[:,...
2.三个模型和数据集的介绍 交通流量预测(python代码,压缩包中带有数据,CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型,多特征输入,单标签输出,可以替换为其它时序数据集)_交通流量预测数据集-CSDN博客 3.增加 PyQt5界面效果 编辑 登录界面后展示 编辑 ...
为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题,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。该模型主要包括以下几个部分: **凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型超参数:**凌日优化算法是一种基于种群搜索的...
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...