matlab的GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU深度学习matlab 深度学习 机器学习 图像处理 信号处理 simulink电力系统仿真 代做加1632830757 中介勿扰 鸽子勿扰, 视频播放量 17、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 嫩牛二十方, 作者简介 扣1632
1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, 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、MAE、MAPE多指标评价; 5.麻雀算法优化学习率,隐...
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是深度学习中最常用的模型。然而,对于数据多维输入的分类问题,单独使用CNN或RNN往往无法取得理想的效果。因此,研究者们开始尝试将CNN和RNN结合起来,以提高分类算法的性能。 方法 本文提出了一种基于麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元(SSA-Attention-CNN-GRU)的分...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的数据分类预测程序; 3.多特征…
1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention数据分类预测(SE注意力机制),运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、正则化系数...
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测。 AI检测代码解析 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 划分训练集和测试集 ...
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...
首先利用CNN对输入的多维数据集进行特征提取;然后将CNN提取到的特征输入GRU模型;最后使用SSA算法优化GRU模型的超参数,并将其应用于PM2.5浓度预测.选取西部城市成都与东部城市杭州作为研究区域,使用2021年12月1日-2022年2月13日的大气污染物,气象因素,边界层高度(boundary layer height,BLH)以及大气可降水量(...
1.本发明涉及民航机票价格预测技术领域,具体涉及一种基于cnn-gru和ssa-gwo-lightgbm的机票价格预测方法。 背景技术: 2.随着交通运输业的发展,越来越多的旅客选择飞机作为出行交通工具,网络使得机票预定更加便捷,机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场。然而各航空公司定价机制复杂,机票实时价格受...