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CNN-GRU-Attention模型代码.zip

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简介：
该压缩包包含了一个结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制（Attention）的深度学习模型的源代码。此模型适用于序列数据处理，尤其在自然语言理解和生成任务中表现出色。 本段落讨论了使用CNN-GRU-Attention模型进行负荷预测的Python程序实现。该方法结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制来提高负荷预测精度，通过编程实践展示了如何利用这些技术处理时间序列数据，并优化能源管理系统的性能。

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  • CNN-GRU-Attention模型代码.zip
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    该压缩包包含了一个结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制（Attention）的深度学习模型的源代码。此模型适用于序列数据处理，尤其在自然语言理解和生成任务中表现出色。 本段落讨论了使用CNN-GRU-Attention模型进行负荷预测的Python程序实现。该方法结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制来提高负荷预测精度，通过编程实践展示了如何利用这些技术处理时间序列数据，并优化能源管理系统的性能。
     
  • CNN-GRU-Attention预测模型（Python程序）.zip
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    本资源提供了一个基于CNN-GRU-Attention架构的时间序列预测模型的Python实现。该模型结合了卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制，以增强对复杂模式的学习与捕捉能力。适合于深度学习领域的研究者及开发者使用。 051cnn-gru-attention（预测 Python程序）.zip
     
  • GRU-Attention模型对比分析.zip
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    本资料探讨了GRU与Attention机制在自然语言处理任务中的应用效果，通过实验对比分析了两者结合的优势及局限性。适合相关领域的研究者参考学习。 对数据进行了清洗，并详细记录了所采用的清洗方法。 在比较最优预测方案与其他方法的效果时，发现注意力机制下的GRU神经网络模型表现最佳。例如，在最终评估中，注意力机制的GRU神经网络相较于LSTM、SVR和普通BP神经网络等其他模型具有明显优势。 具体而言，各模型的表现如下： - GPU-Attention（均方误差）: 6124.4983 - GPU-Attention（根均方误差）: 78.2592 - GPU-Attention（R²分数）: 0.2341 对比其他模型，结果如下： - LSTM（均方误差）：131972.1611 - LSTM（根均方误差）：363.28 - LSTM（R²分数）： -15.5028 - BP 神经网络（均方误差）: 4545.9543 - BP 神经网络（根均方误差）: 67.4237 - BP神经网络（R²分数）：0.4410 - SVR模型（均方误差）: 6420.5515 - SVR模型的预测结果以图表形式展示，便于直观对比分析。
     
  • 流量预测模型比较(DNN, DNN+GRU+GRU+Attention, DNN+GRU+AIGRU)
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    本文对比分析了三种不同的深度学习架构在流量预测中的应用效果，包括纯DNN模型、结合GRU与注意力机制的混合模型以及创新性引入AIGRU单元的模型。通过实验数据验证各自优势及局限性。 prediction-flow 是一个 Python 包，提供基于现代深度学习的 CTR 模型。模型由 PyTorch 实现，并且支持不同的架构如 DNN、DNN + GRU + GRU + Attention 和 DNN + GRU + AIGRU。该包包含完整的 Python 源码和数据。
     
  • 基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测模型（含Matlab完整源码及数据）
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    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，提供全面的Matlab实现代码与实验数据。 基于卷积门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)的时间序列预测采用单输出结构，在Matlab 2021及以上版本中运行。该模型融合了卷积神经网络与门控循环单元，并引入SE注意力机制，提高了时间序列预测的准确性。评价指标包括平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）和根均方误差（RMSE）。代码质量高且易于学习和替换数据。
     
  • CNN代码及模型.zip
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    该资源包包含了CNN（卷积神经网络）的相关代码和预训练模型，适用于图像识别与分类任务。适合机器学习研究者和开发者使用。 使用CNN提取花朵特征进行分类，并包含训练测试代码以及训练好的CNN的权重参数。
     
  • 基于CNN-GRU-Attention的回归预测模型及MATLAB实现（多变量输入）
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    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理具有复杂时间序列特性的多变量数据。利用MATLAB对该混合架构进行建模与实现，展示了其在处理金融或医疗等领域的高维动态数据集中的有效性及优越性能。 基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制（CNN-GRU-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入数据。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，具备高质量且易于学习与扩展的特点。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。
     
  • 时间序列预测的高精度多输入单输出模型：GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU和ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU比较分析
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    本文对比分析了四种基于GRU的时间序列预测模型，包括纯GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU，探讨其在高精度单输出预测中的应用与性能差异。 本段落探讨了基于GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU模型的时间序列预测方法，并特别关注多输入单输出预测的精度评估。在这些模型中，ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU展现出了最高的精确度。 评价指标包括： RMSE（均方根误差）：0.08024 MSE（均方误差）：0.0064385 MAE（平均绝对误差）：0.071505 MAPE（平均相对百分比误差）：0.05383 核心关键词涵盖了GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU以及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU等模型，时间序列预测和多输入单输出预测技术，精度评估及常用的评价指标如RMSE、MSE、MAE和MAPE。本段落着重分析了基于ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU的时间序列预测模型在多输入单输出场景下的表现与精确度评估。
     
  • 基于CNN-Attention的数据分类模型【附带Matlab源码 3238期】.zip
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    本资源提供一种结合卷积神经网络与注意力机制的数据分类模型，旨在提升复杂数据集上的分类性能。附带详尽的Matlab实现代码，便于科研和工程应用学习参考。适合机器学习及深度学习领域的研究者使用。 所有在海神之光上传的代码均可以运行，并且经过测试确认有效，直接替换数据即可使用，特别适合初学者。 1. 代码压缩包包含以下内容：主函数为Main.m；相关数据文件；其他调用函数（m文件）；无需额外操作的结果展示图。 2. 运行环境需为Matlab 2019b版本。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改，如有疑问可与博主联系寻求帮助。 3. 具体运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件（双击即可）； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 仿真咨询 如需进一步的服务或合作，请联系博主。具体服务包括但不限于： 4.1 提供博客或资源中的完整代码。 4.2 基于期刊或参考文献的复现工作。 4.3 Matlab程序定制开发。 4.4 科研合作，智能优化算法应用于CNN卷积神经网络分类预测等项目。具体科研方向包括： - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化CNN - 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化CNN - 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化CNN - 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA优化CNN - 萤火虫算法FA/差分进化DE优化CNN
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码（适用于2020版）
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    本段介绍基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码，专为Matlab 2020版本设计，适用于处理复杂时间序列数据，提升预测准确率。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的分类预测模型在Matlab 2020版本及以上中实现，适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。代码详细注释，便于用户直接替换数据进行使用。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。