这是我的 第363篇原创文章。一、引言单站点多变量单步预测问题---基于GRU实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程2.1 读取数据集df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Date"], index…
模型描述 Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_GRU_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,...
但是,卷积核的存在又限制了CNN 在处理时间序列数据时的长期依赖性问题。 在这项研究中,GRU 的引入可以有效地解决这个问题,并且我们可以捕获时间序列前后的依赖关系。另一方面, GRU 模块的目的是捕获长期依赖关系,它可以通过存储单元长时间学习历史数据中的有用信息,无用的信息将被遗忘门遗忘。另外,直接用原始特征进行...
1.Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测,Transformer+门控循环单元结合支持向量机多变量时间序列预测; 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,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测,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、...
【bayes-Transformer-GRU多维时序预测】bayes-Transformer-GRU多变量时间序列预测,基于bayes-Transformer-GRU多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。 Transformer 作为一种创新的...
基于门控循环单元GRU多变量时间序列预测,门控循环单元GRU多维时间序列预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJeWmJhy CNN多维时间序列https://mbd.pub/o/bread/ZJeWmJls
121 -- 0:15 App BO-Transformer-GRU时间序列预测 103 -- 0:25 App VMD-PLO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测 491 -- 0:10 App 【SCI一区】WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测 148 -- 0:24 App 分解+优化+组合+对比!核心无忧!VMD...
【基于BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元多变量时间序列预测】 基于BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元多变量时间序列预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 BO-CNN-GRU多变量时序源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiUmJpr BO-CNN-LSTM多变量时序源码链接:https:/...
捕捉时间序列数据中的时间依赖关系，构建准确的预测模型。整个模型通过命令窗口输出多指标评价结果，包括R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE，全面评估预测效果。VMD-CNN-GRU模型集成多技术优势，专为复杂多变量时间序列预测设计，简化了特征处理与时间依赖关系建模过程，提供高精度预测解决方案。
探索MATLAB在多变量时间序列预测中的创新应用——GTO-CNN-GRU模型。本资源旨在展示如何利用这一先进算法,对复杂数据进行精确的多步预测。通过详尽的步骤解析,从数据准备到参数优化,本资源为MATLAB初学者至高级用户提供了一份全面指南。特别是对于数据分析、金融建模和物联网领域的专业人士而言,掌握GTO-CNN-GRU模型将大...