基于Python的VMD-GRU时间序列预测实现(含完整源码及数据)

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

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。

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GRU的时间序列预测（含Python代码及数据）

优质

本项目运用了GRU神经网络模型进行时间序列预测，并提供了详细的Python实现代码和相关数据集。适合于深入学习时间序列分析与预测技术的研究者使用。 GRU（Gated Recurrent Unit）门控循环单元是一种在深度学习领域广泛应用的递归神经网络结构，在自然语言处理和时间序列预测中有重要应用。相较于传统的RNN，GRU通过引入门控机制解决了长序列训练时梯度消失的问题，从而更好地捕捉长期依赖关系。本段落档提供了一个完整的Python实现案例，用于使用GRU进行时间序列预测，特别是在空气质量指数（AQI）的预测上。时间序列预测基于过去的数据来预测未来某一时刻的值，在环境科学领域如空气质量预报中至关重要，对政策制定和公众健康具有重要意义。 GRU的基本结构包括重置门与更新门两个部分。这两个机制控制信息流动：重置门允许模型忽略不重要的历史数据；而更新门则决定保留多少的历史信息传递到下一个时间点，这使得GRU在处理长期依赖性时表现出色，并且相比LSTM减少了复杂度。 Python实现通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：导入并清洗数据，将连续的时间序列转化为适合模型输入的固定长度片段。 2. 构建模型：定义GRU层，可以使用Keras等深度学习框架。参数包括隐藏单元数量、激活函数等。 3. 编译模型：设定损失函数（如均方误差）、优化器（例如Adam）和评估指标。 4. 训练模型：利用训练数据集进行训练，并设置批次大小与轮数。 5. 验证与评估：在验证集上测试性能，可能需要调整超参数以优化结果。 6. 进行预测：使用已训练的GRU模型来预报未来的AQI值。文件中提到的`焦作.csv`很可能包含空气质量指数的历史记录和相关气象指标。而Jupyter Notebook文档则包含了从数据读取到预处理、构建模型直至最终评估与预测的完整代码流程。通过研究这个项目，可以深入了解GRU的工作原理及其在实际问题中的应用方法，并掌握时间序列数据分析及利用Python深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）建立和训练模型的技术。这对于提高数据分析能力和机器学习技能非常有帮助。

Python实现的MLP时间序列预测（含完整源码及数据）

优质

本项目通过Python实现多层感知器(MLP)进行时间序列预测，包含详细代码和训练数据，适合机器学习初学者实践与研究。 MLP时间序列预测（Python完整源码和数据） MLP多层感知机用于时间序列预测，如AQI预测（包含Python完整源码和数据）。

基于Python的ARIMA-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）

优质

本项目采用Python语言，结合ARIMA和LSTM算法进行时间序列预测，并提供完整的源代码与相关数据集。适合深入学习时间序列分析技术的研究者使用。 1. 本项目使用Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测，并提供完整的源代码及数据集支持。开发环境为anaconda + pycharm + python + Tensorflow。注意事项：代码注释详尽，几乎每行都有解释，非常适合初学者入门学习！ 2. 该程序具有参数化编程的特点，用户可以方便地调整各种参数；同时，代码结构清晰、逻辑明了，并配有详细的注释说明。 3. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业的大三课程设计、期末大作业以及毕业论文等场合使用。 4. 作者是一位资深算法工程师，在某知名公司工作多年。拥有8年的Matlab和Python编程经验，专长于智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术以及元胞自动机等领域内的仿真研究。

基于Python的ARIMA时间序列预测（含完整源码及数据）

优质

本项目使用Python实现ARIMA模型进行时间序列预测，并提供完整代码和所需数据集，适用于初学者学习与实践。 ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）

基于Python的VMD-SSA-LSTM时间序列预测方法及完整源码与数据

优质

本项目提出了一种结合VMD、SSA和LSTM的新型时间序列预测模型，并提供了基于Python实现的完整源代码及所需的数据集。 1. 本项目使用Python实现VMD-SSA-LSTM时间序列预测，并提供完整源码及数据集支持。开发环境为anaconda + pycharm + python + Tensorflow，代码中包含详细的保姆级注释，几乎每一行都有解释，非常适合初学者学习。 2. 此代码具有参数化编程的特点，用户可以方便地更改相关参数以适应不同场景的需求；同时代码结构清晰、逻辑明了，并配有详尽的说明和注释。 3. 本项目适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大专生课程设计、期末作业或毕业设计任务。 4. 作者是一位在某大厂工作的资深算法工程师，拥有8年的Matlab及Python算法仿真经验。其擅长领域包括但不限于智能优化算法、神经网络预测模型构建与应用、信号处理技术以及元胞自动机等众多领域的算法仿真实验研究。

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。

基于VMD-DBO-LSTM的时间序列预测（含Python代码及数据）

优质

本研究提出了一种结合VMD与DBO优化LSTM参数的时间序列预测方法，并提供了详细的Python实现代码和相关数据集。 VMD-DBO-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）用于AQI预测。该方法结合了变分模态分解(VMD)、蜣螂优化算法(DBO)以及长短期记忆神经网络(LSTM)，以提高时间序列的预测精度。

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。