近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、GRU以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
利用GWO算法优化CNN-BiGRU-Attention模型的超参数(如学习率、卷积核大小、神经元数量等),可以进一步提高模型的预测精度。GWO算法在训练过程中不断调整这些参数,寻找最优解以提高模型性能。同时,通过引入Attention机制,模型能够更加关注对预测结果影响较大的输入特征,从而提高预测的准确性和鲁棒性。
1.Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。
专利权项:1.一种基于GWO-CNN-GRU-Attention的高速车辆轨迹预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过车辆变道起止时刻定义数据集中的轨迹点的起止时刻,作为训练模型数据集的输入;S2、将轨迹的轨迹点特征与车辆行为信息特征相结合;S3、采用CNN-GRU-Attention建立单独的车辆行为识别模型和车辆轨迹预测模型并分别进行训练...
1.Matlab实现GWO-CNN-BiGRU-Attention灰狼优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测,含优化前后对比,含优化前后对比,含优化前后对比,要求Matlab2023版以上; 2.单变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、GRU在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。
CNN-GRU-SAM网络由卷积层、GRU层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;GRU层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。 算法流程 ...
简介:本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
一种基于CNN-GRU和SSA-GWO-LightGBM的机票价格预测方法.pdf,本发明公开了一种基于CNN‑GRU和SSA‑GWO‑LightGBM的机票价格预测方法,包括以下步骤:S1:采集历史航班特征和近期价格序列,提取航班连续特征和航班离散特征,将数据集划分成训练集和测试集;S2:建立卷积
本发明公开了一种基于CNNGRU和SSAGWOLightGBM的机票价格预测方法,包括以下步骤:S1:采集历史航班特征和近期价格序列,提取航班连续特征和航班离散特征,将数据集划分成训练集和测试集;S2:建立卷积神经网络优化的融合自注意力机制的GRU模型,将历史航班特征和近期价格序列的训练集输入模型中进行特征增强和特征提取;S3:建立SSA...