基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法是一种利用深度学习技术预测负荷的方法。该方法将卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)相结合,以提高负荷预测的准确性。 该方法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取,然后使用门控循环单元对特征进行序列建模,最后引入注意力机制
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...
本文在 CNN-GRU 模型中融合多头注意力机制,增强模型对高维多模态数据的特征提取能力。 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 3. 实验结果 为了验证 TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型的有效性,本文在多个公开数据集上进行了实验。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...
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...
【GRU回归预测】基于贝叶斯网络以后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。 ⛄ 内容介绍...
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...
将GRU与CNN的输出整合输出 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 nodejs-notes 2025-04-06 00:01:47 积分:1 技术栈-面试相关 2025-04-06 00:02:20 积分:1 Learning-Markdown 2025-04-06 00:10:32 积分:1 dagaocun 2025-04-06 00:10:59 积分:1 ...
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] ...