从TensorFlow 导入 Keras 模块后,下面的代码定义了一个基于 GRU(门控循环单元)架构的神经网络模型。 以上代码定义了一个包含一层 GRU 和一层 Dropout 的神经网络模型,其中 GRU 层用于处理序列数据,Dropout 层用于防止过拟合。Dropout 层的丢弃率设置为 0.9,意味着在训练过程中,每个神经元有 90% 的概率被丢弃。
RNN,LSTM, GRU,TCN等全家桶时间序列预测。 多输入单输入均可,多步预测单步预测均可,可训练自己的数据集,只需修改个别参数。 完整时间序列预测代码 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.prep…
【Transformer-GRU时序预测】Transformer-GRU单变量时间序列预测,基于Transformer-GRU单变量输入模型。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
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对...
VMD-SSA-GRU基于变分模态分解和麻雀算法门循环单元的多维时间序列预测MATLAB代码(含GRU、VMD-GRU、VMD-SSA-GRU三个模型的对比) 本案例使用数据集是北半球光伏功率,共四个输入(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 本程序也可修改为分类,...
1.Matlab实现Matlab实现Transformer-GRU时间序列预测,Transformer-GRU; 2.运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入输出单个变量,一维时间序列预测,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、MAE、MAPE、MBE等多指标评价; ...
预测效果 基本介绍 1.时序预测 | 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); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_GRUTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设...
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 ...
H.265预测编码文件 2020-02-26 13:44:19 时间显示--LCD等宽字库 2019-06-17 09:43:13 python,BP神经网络做预测 2022-12-27 10:00:25 实时获取文件修改时间 2021-04-08 19:38:55 360°图像序列的柱面全景拼接算法 2020-12-08 11:10:52 机器学习-房价预测【基于海思平台】 2023-08...
案例2:比特币价格(BTC/USDT)进行了预测 在本文中,我们利用了一个基于GRU(门控循环单元)的模型(在代码中称为gruMODEL)对3月27日的比特币价格(BTC/USDT)进行了预测,并计算了预测的准确率。 从tensorflow.keras.models导入了Sequential模型,从tensorflow.keras.optimizers导入了随机梯度下降(SGD)优化器,从tensorflow.ke...