残差连接:类似于ResNet中的残差块,TCN也使用残差连接来帮助梯度流过更深层的网络,从而缓解梯度消失问题。 TCN的优势 并行化:与递归神经网络(如LSTM或GRU)相比,TCN可以更容易地实现并行化,因为卷积操作可以在整个输入序列上同时执行。长期依赖性:由于扩张卷积的存在,TCN能够有效地捕捉长距离的依赖关系。避免梯度消失/...
将EMD与TCN-GRU串行模型相结合,可以实现对轴承故障的准确诊断,为机械设备的预防性维护和故障预测提供有力支持。 二、西储大学轴承数据集 西储大学轴承数据集是滚动轴承故障诊断领域常用的数据集之一,由美国凯斯西储大学提供。该数据集包含了多种故障类型(如内圈故障、外圈故障、滚动体故障等)和正常状态下的振动信号...
1.一种tcn-gru集成模型的月径流预测方法,其特征在于,包括: 2.如权利要求1所述的tcn-gru集成模型的月径流预测方法,其特征在于:所述对历史月径流序列数据进行数据处理,获得训练样本和目标值,包括以下步骤: 3.如权利要求1或2所述的tcn-gru集成模型的月径流预测方法,其特征在于:所述将时间卷积网络与门控循环单元串...
TCN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测算法的研究旨在充分利用时间序列数据中的信息,提高预测的准确性和鲁棒性。首先,通过TCN模型对时间序列数据进行特征提取和表示学习,以捕捉数据中的长期依赖关系。接着,利用GRU模型对提取的特征进行建模,以捕捉数据中的短期依赖关系。最后,引入多头注意力机制对模型进行加权融合...
在深度学习网络流量预测领域，多种模型在实践中展现出强大的预测能力。这些模型如LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）、TCN（时间卷积网络）、DBN（深层玻尔兹曼机）等，是预测流量趋势的关键工具。LSTM和GRU都是循环神经网络（RNN）的变种，它们在处理序列数据时具有独特优势。LSTM通过引入记忆单元...
01TCN-GRU神经网络是一种结合了时间卷积网络（TCN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型 。02TCN-GRU神经网络主要用于处理序列数据，如时间序列预测、自然语言处理等任务。TCN-GRU神经网络结构 TCN部分 TCN层通过卷积操作对输入序列进行逐点处理，能够学习序列中的长期依赖关系。GRU部分 GRU层则用于捕捉序列中的动态...
TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取,保证时序性,残差连接加快收敛速度,扩张卷积实现时序特征提取。GRU模型作为循环神经网络的变种,具有非线性拟合能力,能够有效提取数据特征,且在保障得到与LSTM 相近预测效果的同时获得更快的收敛速度。文中将两者结合搭建了TCN-GRU模型。
多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测,运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集,输入多个特征,输出多个变量。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2,可在下载区获取数据和程序内容。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行...
本文将TCN和GRU结合起来,构建了一种基于TCN-GRU的股票指数预测模型。首先,使用TCN对原始股票指数数据进行特征提取和降维处理。然后,将降维后的数据输入到GRU模型进行序列学习和预测。最后,根据预测结果进行股票指数的趋势判断和决策。 6. 实证研究 为了验证基于TCN-GRU的股票指数预测模型的有效性,本文选取了某A股股票指...
1.双路创新!TCN-Transformer+GRU多变量回归预测(Matlab); 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价,含相关性气泡图、预测图、误差图、密度散点图。