高精度预测:TCN-GRU-Attention模型能够同时捕捉风电功率数据中的时空特征和关键信息,实现高精度的预测。 适应性强:该模型能够处理非线性、高维的时序数据,适用于复杂的风电预测场景。 稳定性好:通过引入GRU的门控机制和Attention机制,模型在处理时序数据时具有更好的稳定性。
GRU模型可以将TCN的输出作为输入,并根据当前输入和前一个时间步的隐藏状态来生成下一个时间步的隐藏状态。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加强模型对序列中不同位置的重要性的关注。通过计算每个时间步的注意力权重,模型可以自动学习并关注序列中最相关的部分。在TCN-GRU模型中,可以使用注意力机制来进一步提取和...
GRU模型可以将TCN的输出作为输入,并根据当前输入和前一个时间步的隐藏状态来生成下一个时间步的隐藏状态。 Attention(注意力机制):注意力机制用于加强模型对序列中不同位置的重要性的关注。通过计算每个时间步的注意力权重,模型可以自动学习并关注序列中最相关的部分。在TCN-GRU模型中,可以使用注意力机制来进一步提取和...
TCN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测算法的研究旨在充分利用时间序列数据中的信息,提高预测的准确性和鲁棒性。首先,通过TCN模型对时间序列数据进行特征提取和表示学习,以捕捉数据中的长期依赖关系。接着,利用GRU模型对提取的特征进行建模,以捕捉数据中的短期依赖关系。最后,引入多头注意力机制对模型进行加权融合...
Subsequently, we design a hybrid neural network based on the seq2seq model, named Attention-TCN-GRU. This consists of an encoding section for extracting features from the data of historical trajectories, an attention module for obtaining the multilevel periodicity in the flight ...
4D trajectory prediction; deep learning; attention mechanism; temporal convolutional network (TCN); gated recurrent unit (GRU)1. Introduction As the aviation sector expands swiftly and flight frequencies rise, the complexity of air traffic management is also increasing. The characteristics of air ...
The model combines a temporal convolutional network (TCN) with multichannel attention and a gated recurrent unit (GRU) network. The framework begins with data pre-processing, followed by temporal feature extraction through an overlaying TCN network. Then, a multichannel attention mechanism fuses ...
The efficiency of the proposed attention steered encoder–decoder architecture will be demonstrated by using the experimental data mentioned in [28, 36]. The ability of this proposed architecture is compared with multilayered LSTM, GRU and TCN networks especially for the validation experiments and the...
总的来说,基于多头注意力机制的TCN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测算法在时间序列预测领域具有重要的研究和应用价值。随着深度学习和注意力机制的不断发展,相信这一类算法将在未来取得更加广泛的应用和推广。希望未来能够通过不断的研究和创新,进一步提高时间序列预测算法的准确性和实用性,为各行各业的决策和...
Context-preserving Sentiment Classification Using Bi-TCN and BI-GRU with Multi-head Self-attentiondoi:10.30880/jscdm.2024.05.01.003Srinath, K. R.Indira, B.Journal of Soft Computing & Data Mining (JSCDM)