gru优化算法组合模型/python全家桶

最新推荐文章于 2025-06-12 23:31:09 发布
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文章标签： 深度学习 gru rnn python 神经网络
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版权

基于python的gru时间预测模型，包括cnn、vmd等多种优化算法组合模型，可用于各种数据的预测。

敲重点☞

1、单变量，多变量输入，自由切换

2、单步预测，多步预测，自动切换

3、基于TensorFlow框架，单输出

4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）

保姆级教程，每行代码都有详细注释26d735ec71e5417ca16f784fde48fc74.jpg

 

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好的，下面我将为您建立一个LSTM-GRU组合模型，用于时间序列预测： ```python from keras.layers import Input, Dense, LSTM, GRU, Concatenate from keras.models import Model # 定义输入 input_layer = Input(shape=(timesteps, input_dim)) # 定义LSTM层 lstm_layer = LSTM(units=32, activation='tanh', return_sequences=True)(input_layer) # 定义GRU层 gru_layer = GRU(units=16, activation='tanh')(lstm_layer) # 连接LSTM和GRU层 concat_layer = Concatenate()([lstm_layer, gru_layer]) # 定义输出层 output_layer = Dense(units=output_dim, activation='linear')(concat_layer) # 定义模型 model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` 在上面的代码中，我们先定义了一个输入层，接着定义了一个LSTM层和一个GRU层，然后将它们连接起来，最后再加上一个输出层。 需要注意的是，由于LSTM和GRU层都是用于处理时间序列数据的，因此我们需要将输入数据的形状设置为（timesteps, input_dim），其中timesteps表示时间步数，input_dim表示每个时间步的特征数。另外，由于这是一个回归问题，我们使用了均方误差（MSE）作为损失函数，使用Adam优化器进行模型优化。 希望这个LSTM-GRU组合模型能够满足您的需求。
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