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...
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...
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...
1.【SCI一区级】Matlab实现SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention麻雀算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.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; 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; 4.命令窗口输出R2、MS...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 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,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测…