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...
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...
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,...
本文基于前期介绍的电力变压器( 文末附数据集 ),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与组合预测模型(CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost)的方法,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-GRU-GlobalAttention模型和XGBoost模型对分解后的数据进行建模,最终通过...
【基于CNN-GRU的深度神经网络模式分类识别模型】基于CCNN-GRU的深度神经网络模式分类识别模型,预测效果如上,CNN-GRU源码地址:https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpqZk59w运行环境:Matlab2020b命令窗口输出识别准确率ACC。需要定制同学添加QQ【1153460737】交流,记得
【基于SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测】基于SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 SO-CNN-LSTM回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJyVk5tq SO-CNN-BiLSTM回归预测源码链接:...
CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测,CNN-GRU-Attention回归预测。 945 -- 1:00 App 基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM回归预测,TCN-LSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。 45 -- 0:18 App BITCN-BILSTM-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-双...