- TCN在多个序列建模任务上表现出比LSTM和GRU更优的性能,尤其是在需要长时记忆的任务上。 - 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-atten...
本文将TCN和GRU结合起来,构建了一种基于TCN-GRU的股票指数预测模型。首先,使用TCN对原始股票指数数据进行特征提取和降维处理。然后,将降维后的数据输入到GRU模型进行序列学习和预测。最后,根据预测结果进行股票指数的趋势判断和决策。 6. 实证研究 为了验证基于TCN-GRU的股票指数预测模型的有效性,本文选取了某A股股票指...
基于贝叶斯算法优化时间卷积网络-门控循环单元网络bayes-TCN-GRU回归预测,bayes-TCN-GRU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/ZpyYmZdt...
基于时间卷积网络-门控循环单元结合多头注意力机制TCN-GRU-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2023及其以上。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/ZZqTmphy TCN-L
通过构建模型并进行实证分析,研究发现,TCN-GRU模型在股票指数预测中表现出了较好的性能。 第一章:引言 近年来,随着互联网技术和金融市场的快速发展,股票投资成为了人们的重要理财方式之一。然而,股票市场存在着高风险和不确定性,投资者需要通过准确预测股票指数来降低风险并获得更好的回报。因此,股票指数预测的研究变得...
多步注意力机制 多头注意力机制 多维自注意力机制 方向型自注意力机制 双向分块自注意力机制 强化学习...
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...
一种基于TCN-GRU-BNDNN模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法.pdf,本发明公开了一种基于TCN‑GRU‑BNDNN模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法,包括:步骤S1,首先将时间卷积网络与特征注意力机制相结合构成编码器模块,用于对电池容量再生现象更加准确的捕获;步骤S2
基于TCN-GRU-A模型的PEMFC老化预测方法 李浩辰1,谢长君1,朱文超2,3,吴航宇4 (1.武汉理工大学 自动化学院,湖北武汉430070;2.材料复合新技术国家重点实验室,湖北 武汉430000;3.燃料电池湖北省重点实验室,湖北 武汉430000;4.武汉理工...
(TCN) 和门限循环单元 ( GRU) 相结合的短期负荷预测方法 TCN-GRU O 首先 , 将采集的训练数据划分 为时序数据和非时序数据;其次 , 将时序数据输入到 TCN 模型中以提取时序特征;然后,将提取出来的时序特征与 非时序数据组合起来输入到 GRU 模型中对模型进行训练 ; 最后 , 利用训练好的模型实现对短期电力负荷...