CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习。隐含层的卷积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征,并通过卷积层和池化层获得有效的表示。CNN 网络的结构包含两个卷积层和一个展平操作,每个卷积层包含一个卷积操作和一个池化操作。第...
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Matlab2020b及以上。 注意程序和数据放在一个文...
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、...
在使用CNN-GRU进行时间序列预测时,首先需要将时间序列数据转化为二维图像数据。这可以通过将时间序列数据划分为时间窗口,并将每个时间窗口的数据作为图像的一行来实现。然后,可以使用CNN模型对图像数据进行特征提取,提取出时间序列数据的空间特征。 接下来,将CNN提取的特征输入到GRU模型中进行时序建模。GRU模型是一种门控...
将这些概念结合起来,我们提出了一种新的方法,即GWO-Attention-CNN-GRU,用于实现数据多维输入单输出的预测。在这个方法中,我们首先使用灰狼算法来优化注意力机制的权重,以增强模型对关键信息的关注度。然后,我们将注意力加权后的数据输入到卷积神经网络中进行特征提取和表示学习。最后,我们使用门控循环单元来建模数据的时...
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，旨在解决复杂时间序列数据的多变量预测问题。此方法尤其适用于数据集丰富，特征多样且需考虑历史特征影响的预测场景。运行环境为Matlab2021或以上版本。操作流程简洁高效：通过运行主程序main1_VMD.m和main2_VMD_CNN_GRU.m，即可...
简介:时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 ?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电力系统 ...
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...
简介:【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-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👇 ...
将这些概念结合起来,我们提出了一种新的方法,即GWO-Attention-CNN-GRU,用于实现数据多维输入单输出的预测。在这个方法中,我们首先使用灰狼算法来优化注意力机制的权重,以增强模型对关键信息的关注度。然后,我们将注意力加权后的数据输入到卷积神经网络中进行特征提取和表示学习。最后,我们使用门控循环单元来建模数据的时...