在TCN-BiGRU模型中,时间卷积网络首先对输入的时间序列数据进行特征提取,利用其强大的捕获长期依赖关系的能力。TCN的输出然后被送入双向门控循环单元,进一步处理序列中的时间依赖性。通过这种方式,TCN和BiGRU可以协同工作,发挥各自的优势,提高预测性能。 具体来说,TCN层通过卷积操作捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系,...
使用TCN对预处理后的时间序列数据进行特征提取,获取与风电功率相关的局部和全局特征。 将TCN的输出作为BiGRU的输入,利用BiGRU捕捉这些特征之间的时序依赖关系。 可选地,引入注意力机制对BiGRU的输出进行加权处理,以突出重要特征的影响。 模型训练: 使用训练集数据对TCN-BiGRU模型进行训练,通过反向传播算法更新网络参数。
从表1可以看出,TCN-BiGRU-Multihead-atention模型在MSE、MAE和RMSE三个评价指标上都取得了最好的结果。这表明TCN-BiGRU-Multihead-atention模型能够有效地捕捉时间序列数据的动态变化和长期趋势,并对时间序列数据中的重要信息进行加权,从而提高了模型的预测精度。 4. 结论 本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积...
基本介绍 1.Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多特征分类预测,TCN-BiGRU-Multihead-Attention; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加...
1.基于INFO-TCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 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; ...
基于鲸鱼算法优化时间卷积网络-双向门控循环单元网络WOA-TCN-BIGRU回归预测,WOA-TCN-BIGRU多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZpyYmJ5y WOA-TCN-LSTM回归 https://mbd.pub/o/bread/ZpyYmZ...
基于Attention-TCN-BIGRU模型的短期电力负荷概率预测研究 摘要 短期电力负荷预测不仅是智能电网制定科学供需策略的基础,也是实现电力经济调度的可靠依据。随着新能源的大规模并入电网、电动汽车充电桩的日益普及、智能电网系统的持续更新,电力负荷的不稳定性和不确定性日益增加,这对于电力系统的正常运行来说,无疑构成了一项...
本发明公开了一种基于权重系数分配TCN‑BiGRU模型的CVT误差预测方法。本发明的技术方案包括:采集CVT历史计量误差数据和历史环境参量数据,并对历史计量误差数据和历史环境参量数据分配权重系数;对分配权重系数后的历史计量误差数据进行STL分解、历史环境参量数据进行CEEMDAN分解;将分解后的历史计量误差和历史环境参量输入到多个...
temperature, humidity, etc., based on using the load power at the same time. The load decomposition is first performed using the sequence-to-point model, and then the load decomposition results are applied to the TCN-BiGRU model for load forecasting. The experimental results show that the root...
TCN-BiGRU-Attention是一种用于时间序列多步预测的深度学习模型,它结合了Temporal Convolutional Networks(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU) 和注意力机制(Attention) 的特性。 在这个模型中,输入是一个时间序列,并且预测是多步的,也就是说,我们希望通过给定的历史时间序列数据来预测未来的多个时间步。以下是该模型的一般...