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,运行环境为...
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处理,会极大的占用模型的算力,从而降低模型的预测精度,CNN-GRU模型结合了C...
1.Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 3.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; 4.data为数据集,main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_GRU.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、...
最后,我们使用门控循环单元来建模数据的时序特性,并生成最终的预测结果。 通过实验验证,我们发现这种方法在多维输入数据预测任务中取得了较好的效果。相比于传统的方法,GWO-Attention-CNN-GRU能够更准确地捕捉关键信息,并且具有更好的泛化能力。这表明灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的方法在数据预测...
总结来说,CNN-GRU模型是一种结合了卷积神经网络和门控循环单元的方法,用于单维时间序列预测。它可以通过CNN提取时间序列数据的空间特征,再通过GRU模型建模时间序列的时序关系,从而实现准确的时间序列预测。 2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随...
在预测过程中，通过VMD实现数据的自适应分解，将原始时间序列数据分解为具有不同频率的子序列，有效提取关键特征并降低噪声影响。接着，CNN层进一步处理这些子序列，通过卷积操作自动提取局部特征和空间依赖关系，增强模型的特征提取能力。随后，GRU层利用其更新门和重置门机制，捕捉时间序列数据中的时间依赖关系...
本文将CNN-LSSVM模型与传统方法(ARIMA、SARIMA)和现有深度学习模型(LSTM、GRU)进行了比较。评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和最大绝对误差(MAE)。 结果 实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能。与传统方法和现有深度学习模型相比,CNN-LSSVM模型具有更低的RMSE、MAE和...
时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。 上传者:kjm13182345320时间:2022-05-25 基于MATLAB实现卷积神经网络CNN,并对图像进行特征提取+运行结果.zip 1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算...
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...