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基于MATLAB的CNN-GRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）

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简介：
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。

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  • 基于MATLAB的CNN-GRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    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。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    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）
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    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）
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    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)
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    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。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）.zip
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的时间序列预测模型，结合了卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，旨在提升预测精度。附带完整源代码和所需数据集，适合深入学习与实践应用。 MATLAB实现CNN-BiLSTM时间序列预测的完整源码及数据文件已获得97分高分通过期末大作业项目评审。此资源适用于期末大作业、课程设计等场景，是追求高分的学生的理想选择。下载后只需简单部署即可使用。 该代码集成了卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM），用于时间序列预测任务，具有较高的参考价值和实用性。
     
  • 基于MATLAB的CNN-GRU多输入时序预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现了结合卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的多输入时序预测模型，提供完整源代码和相关数据集。 使用MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元进行多输入单输出的时序预测。数据为多变量时间序列数据。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，直接运行程序即可完成相关操作。
     
  • 基于CNN-GRU的MATLAB时间序列预测实现（附完整程序及代码解析）
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    本文章介绍了使用深度学习技术中的卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)结合的方法，在MATLAB环境下进行时间序列预测的具体实现过程，并提供了详细的源代码以及注释说明。适合于对时间序列分析和深度学习算法感兴趣的读者参考与实践。 本段落详细介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的时间序列预测方法，并通过MATLAB实现该模型。此方法结合了CNN在局部特征提取方面的优势与GRU处理时序数据依赖性的能力，以达到高精度的预测效果。为了全面评估其性能，采用了多种评价指标进行测试，并提供了一个用户友好的图形界面（GUI）。 适用人群包括具备一定MATLAB编程基础的数据科学家、研究人员以及对时间序列预测有研究兴趣的技术人员和工程师等群体。该方法的应用场景广泛，如气象领域的温度、湿度及降水量的预报；金融市场中股票价格与交易量的趋势分析；能源行业的电力需求预估与风力发电量预测等等。 文章的目标在于提高时间序列数据预测的准确性和可靠性，并探讨了超参数调整、集成学习以及利用深度学习新技术等未来可能改进模型性能的方向。此外，还提供了详细的代码实现和参考文献供读者深入理解和实践使用。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
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    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。