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、...
VMD-CNN-GRU是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的多变量时间序列预测模型。这种模型在处理复杂时间序列数据时,能够有效地提取特征、捕捉时间依赖关系,并进行准确的预测。 首先,变分模态分解(VMD)是一种自适应的信号处理方法,能够将原始时间序列数据分解为一系列具有不同频率的子序...
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。
CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 2982 -- 0:21 App 【SCI一区级】GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测 99 -- 0:16 App CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测,注意力机制+时空融合!组合集成学习预测! 769 -- 0:09 App 【时间序列...
《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...
一、VMDCNN模型VMDCNN模型是一种基于变分模态分解(VMD)和卷积神经网络(CNN)的混合模型。首先,VMD将原始时间序列分解为多个固有模式函数(IFs),每个IF都表示时间序列中的一种模态。然后,CNN对这些IFs进行处理,学习每个IF的局部特征。最后,通过GRU模型对CNN的输出进行时间序列建模,预测未来的水位。二、GRU模型GRU是一种...
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...
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...
《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...
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