1.Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 3.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; 4.data为数据集,main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_GRU.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积门控循环单元注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。
《南水北调与水利科技(中英文)》2022年第3期发表了《基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测》一文,该文为提高年径流预测精度,引入黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)和变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD),提出一种基...
51CTO博客已为您找到关于VMD-CNN-GRU的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及VMD-CNN-GRU问答内容。更多VMD-CNN-GRU相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测 第２０卷第３期南水北调与水利科技（中英文）ｇｙ Ｖｏｌ．２０Ｎｏ．３ 水文水资源 收稿日期：２０２１ １１ ０４ 修回日期：２０２２ ０３ １１ 网络出版时间：２０２２ ０３ １７网络出版地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ...
为提高年径流预测精度,引入黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)和变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD),提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的组合预测模型(VMD-SMA-CNN-GRU).利用VMD对径流数据进行分解;采用SMA优化CNN-GRU模型...
组合预测针对汽车销量时间序列数据的季节性,非线性性,非平稳性等复杂特征,提出一种融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络组合的汽车销量预测方...
分别提出用于洪水预报的OOYO-CNN模型和用于月径流预测的VMD-OOYO-CNN-GRU模型.通过实例分析得出,数据分解和模型参数优化是改进深度学习的有效策略.OOYO能够自动寻找最优参数组合,避免了手动调整参数时繁琐,费时费力的问题;变分模态分解方法(VMD)将原始径流序列分解为多个复杂度低,周期性强的分量,降低了原始径流序列的...
This architecture comprises a radial convolutional neural unit (CNN) network and a gated recurrent unit (GRU) network. Specifically, to account for the periodicity and volatility of temporal data, VMD is employed to decompose the time series data output into components of different frequencies. CNN...