Advertisement

基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测模型（含Matlab完整源码及数据）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测模型（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    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。
     
  • 利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)
    优质
    本项目采用CNN-LSTM-Attention架构进行时间序列预测，提供详尽的Matlab代码与实验数据，适用于深度学习领域研究。 基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测方法使用单输出模型进行时间序列预测。该代码在Matlab 2021及以上版本中运行良好，并提供了包括MAE、MBE、RMSE在内的评价指标，以评估模型的性能。代码质量高且易于学习和替换数据，适合研究与应用。
     
  • 基于MATLAB的CNN-GRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的时间序列预测模型，旨在提高短期预测精度。项目附有详细代码和实验数据，供学习参考。 使用MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元进行时间序列预测（包含完整源码和数据）。该程序适用于单变量时间序列数据的预测任务。如果遇到乱码问题，可能是由于版本不一致造成的，可以尝试用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，只需运行主程序即可开始使用。
     
  • 基于Python的时间序列预测:LSTM-Attention-XGBoost与CNN-LSTM模型(含完整源码及数据)
    优质
    本项目采用Python实现LSTM-Attention-XGBoost和CNN-LSTM两种时间序列预测模型，并提供完整源代码及数据集，适用于深度学习领域研究。 1. 使用Python实现LSTM-Attention-XGBoost、CNN-LSTM的时间序列预测（包含完整源码和数据） 2. 机器学习：XGboost 回归模型；深度学习/堆叠模型：GRU、CNN、CNN-注意力混合方法等
     
  • 基于MATLAB的时间序列预测CNN-GRU模型实例详解（含完整代码与数据）
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB构建并训练一个结合了卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的时间序列预测模型，附有完整的代码及数据集。 本段落提供了一个全面的实例教程，在MATLAB环境中展示如何使用CNN-GRU模型进行高效的时间序列预测。内容涵盖从数据准备到模型建立、训练直至效果评定的全流程，并附带可供执行的脚本示例及实验数据分析解读方法。 适用人群：此教程适合熟悉机器学习基本概念并对MATLAB有一定操作经验的开发者，以及正在寻找提升时序预测准确度的新路径的研究员。 使用场景和目标：旨在教授专业技术人员如何结合卷积神经网络（CNN）的特征检测特性和门控循环单元（GRU）的记忆机制优势，搭建复合模型解决如股票预测或其他连续性数据预估难题。 此外，在详细介绍项目各个环节的同时，还给出了一些增强方案和改进方向的建议，例如选择不同类型的数据库或调整学习参数等实践指导。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本项目运用CNN-BiLSTM模型进行时间序列预测，提供详尽的Matlab实现代码与真实数据集，适用于学术研究和工程实践。 CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测的Matlab完整程序及数据集。该方法适用于单变量时间序列预测，在运行环境方面要求至少使用Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。
     
  • 基于Matlab的CNN-BiGRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用Matlab开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)，实现高效的时间序列预测。内附详尽代码和测试数据，适合科研学习使用。 1. 本项目使用Matlab实现CNN-BiGRU时间序列预测模型进行风电功率预测，并提供完整源码及数据集支持单输入单输出的时间序列预测。 2. 数据格式为Excel，便于用户替换与修改；适用于运行环境为matlab2023b及以上版本的系统。 3. 项目程序采用Matlab语言编写而成。 4. 程序设计特点包括参数化编程、可方便更改的参数设置以及清晰明了的代码结构和详细的注释说明，便于理解与二次开发。 5. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业领域的大学生课程项目（如课程设计）、期末作业或毕业论文等学术研究需求。 6. 作者简介：一位在大公司担任资深算法工程师的专家，拥有8年Matlab和Python编程与仿真经验；擅长于智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及元胞自动机等领域内多种类型算法实验的设计与实现。如有更多关于仿真实验源码或数据集的需求，请通过私信等方式联系作者获取进一步帮助和支持。
     
  • 基于Python的VMD-GRU时间序列预测实现(含完整源码及数据)
    优质
    本项目采用Python编程语言，结合VMD（变分模态分解）与GRU（门控循环单元）技术进行时间序列预测。提供了详尽的数据集和完整的代码库，便于用户理解和复现研究过程。 使用Python实现VMD-GRU时间序列预测（包含完整源码和数据）的项目适合在anaconda + pycharm环境下运行，并且需要具备Tensorflow环境支持。该项目的特点是代码中加入了详尽的一行一行注释，旨在帮助初学者更好地理解和学习相关技术。 本项目的适用对象包括计算机、电子信息工程以及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目的学生们。此外，它也是对神经网络预测算法感兴趣的读者的绝佳实践材料。 作者是一位在某大型企业工作的资深算法工程师，拥有超过八年的使用Matlab与Python进行智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域仿真实验的工作经验。