时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、GRU在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼优化(WOA)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1...
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征,GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系,而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。 3.1 CNN(卷积神经网络)部分 在时间序列回归任务中,CNN用于捕获局部特征和模式:...
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...
MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测,CNN-GRU结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_GRU_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区...
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。
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WalZlu, 视频播放量 133、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 机器学习之心, 作者简介 CSDN博主机器学习之心,公众号机器学习之心H
GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们将介绍如何使用贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制(BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention)来实现数据多维输入单输出的预测。 首先,让我们简要介绍一下贝叶斯优化。贝叶斯优化是一种用于优化黑盒函数的...
CNN-GRU多变量回归预测(Matlab)1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合;2.运行环境Matlab2020b;3.多输入单输出,数据回归预测;4.CNN_GRUNN.m为主文件,data为数据; ID:8349681608409638
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、GRU在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼优化(WOA)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。
CNN-GRU模型是一种结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的预训练语音模型。该模型首先将语音信号分成段输入到CNN模型,用于抽取特征。CNN层的输出再作为GRU层的输入,拿到带有时序信息的输出。然后,利用当前时刻t的带有时序信息的输出,来预测后续k个时刻的CNN层输出。通过最小化整体的loss,可以使模型性能达到最优...