tcn(x) # b h s x = x.permute(0, 2, 1) # b s h x, _ = self.lstm(x) # b, s, h x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) # b output_size return x 3.3 TCN-GRU TCN-GRU类似: class TCN_GRU(nn.Module): def __init__(self): super(TCN_GRU, self).__init__() self...
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.Mian1_TCN.m(时间卷积神经网络)、Mian2_GRU.m(门控循环单元)、Mian3_TCN_GRU.m(时间卷积门控循环单元)、Mian4_TCN_GRU_MATT.m(时间卷积门控循环单元融合多头注意力机制)为主程序文件,运行即可; 3.命令窗...
TCN-GRU是一种将时间卷积神经网络(TCN)和门控循环单元(GRU)结合在一起的神经网络模型。TCN是一种能够处理序列数据的卷积神经网络,它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。GRU则是一种具有记忆单元的递归神经网络,它能够处理序列数据中的短期和长期依赖。 TCN-GRU模型的输入可以是多个序列,每个序列可以是不同的特征或变量。
在这个领域,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正逐渐引起人们的关注。 时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来一段时间内的数值或趋势。这种预测对于金融、天气、股票、销售和许多其他领域都具有重要意义。然而,由于时间序列数据的复杂性和不确定性,传统的预测方法在处理多变量时间...
- CNN-attention-GRU联合模型在预测页岩和砂岩气藏产量的实际应用中表现出色,R2值分别达到97.25%和97.57%,显示出该模型在实际应用中的有效性。 3. **特征提取能力**: - TCN通过卷积层提取时间序列数据的特征,而CNN-attention-GRU联合模型则进一步结合了CNN的空间特征提取能力和BiGRU的高级时间特征提取能力。
VMD对光伏功率分解,TCN-GRU模型对分量分别建模预测后相加 2.运行环境为Matlab2021a及以上; 3.数据集为excel(光伏功率数据),输入多个特征,输出单个变量,多变量光伏功率时间序列预测,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、RMSE、MAE、ME等多指标评价;...
当然可以!下面我将为你提供一个全面的时间序列预测代码集合,包括RNN、LSTM、GRU和TCN(Temporal Convolutional Network)。这些代码涵盖了单输入和多输入的情况,以及单步预测和多步预测。我们将使用PyTorch框架来实现这些模型,并确保代码易于修改以适应自己的数据集。 环境准备 首先,确保你已经安装了必要的库: pip install...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比。 % 训练集和测试集划分 outdim = 1; % 最后一列为输出 num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 ...
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...