keras.Sequential([ GRU(80, return_sequences=True), Dropout(0.2), GRU(100), Dropout(0.2), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 使用模型进行预测 train_predictions = model.predict(X_train) test_predictions ...
这与前面讲的文章大致类似,如果需要直接利用TCN得到输出,可以取输出的最后一个时间步,然后经过一个nn.Linear即可得到预测结果,即: self.fc = nn.Linear(channels[-1], output_size) x = x[:, :, -1] x = self.fc(x) III. TCN-RNN/LSTM/GRU TCN的输出尺寸为(batch_size, output_channel, seq_len...
1.Matlab实现QPSO-GRU、PSO-GRUGRU门控循环单元时间序列预测; 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUTS、Main2PSOGRUTS、Main3QPSOGRUTS、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; GRU(门控循环单元)与粒子群算法优化后的G...
Matlab实现Attention-GRU时间序列预测(时间注意力机制融合门控循环单元,也可称呼TPA-GRU,时间注意力机制结合门控循环单元),将注意力机制( attention mechanism) 引入GRU( gated recurrent unit) 模型之中,最后,将特征数据集划分为训练集、验证集和测试集,训练集用于训练模型,确定最优模型参数,验证集和测试集用于对模型...
【GRU-Attention预测】基于门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测研究(Matlab代码实现), 视频播放量 120、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:基于量子粒子群算
卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及门控单元网络(GRU)是最常见的一类算法,在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归。今天,我们就抛砖引玉,做一个简单的教程,如何用这些网络预测时间序列。因为是做一个简单教程,所以本例子中网络的层数和每层的神经元个数没有调试到最佳。根据不同的数据集,同学们可以自己...
本文所介绍的Matlab实现的BO-Transformer-GRU时间序列预测方法，通过结合贝叶斯优化、Transformer和GRU门控循环单元，显著提升了时间序列预测的精度和稳定性。该程序可作为SCI一区级论文的代码参考，为时间序列分析和预测领域的研究提供了一种高效、准确的解决方案。程序代码和使用说明将随论文发表时一同提供给...
其次,我们将探讨WOA-Attention-CNN-GRU模型在股价时序预测中的应用。通过对历史股价数据进行训练和学习,该模型能够有效地捕捉股价的非线性特征和长期依赖关系,从而实现对未来股价走势的预测。与传统的时间序列模型相比,WOA-Attention-CNN-GRU模型能够更好地适应股价数据的复杂性和不确定性,为投资者和市场分析师提供更可靠...
这是一个MATLAB编程教程资源,详细讲解了如何通过QPSO(量子粒子群优化)算法优化GRU(门控循环单元)模型,来实现时间序列预测。首先,作者通过Numpy生成模拟的加噪正弦时间序列数据,并使用pandas和matplotlib进行数据处理和可视化。接着,通过Keras库构建基础的GRU模型,进行基本的训练。 重点部分在于,作者引入了QPSO算法,它优化...
简介:【GRU时序预测】基于门控循环单元GRU实现时间序列预测附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👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...