【GRU回归预测】注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3188期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-10-29 18:48:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134106077
本文介绍了使用CNN-GRU网络对电力负荷进行数据预测的方法，包括理论基础、模型构建、数据预处理和Matlab实现步骤。重点讨论了如何利用气象因素影响，通过CNN提取特征并结合GRU进行时间序列预测，评估了模型的预测准确度。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、CNN-GRU数据预测

1 理论基础
1.1 CNN算法
负荷序列数据为一维数据，用一维卷积核对数据进行卷积处理，以获取数据的特征

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【GRU时序预测】卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测【含Matlab源码 2287期】
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02-08 744
卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【GRU时序预测】基于matlab卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测【含Matlab源码 2287期】
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12-17 2068
卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
时间序列预测——GRU模型
weixin_39753819的博客
02-01 6339
门控循环单元（GRU）是由Cho等人于2014年提出的，旨在解决长短时记忆网络（LSTM）的一些问题。与LSTM相似，GRU也具有长期依赖性建模的能力，但其结构更加简单。GRU通过更新门和重置门来控制信息的流动，减少了参数数量，使得训练更加高效。本文深入介绍了GRU模型的理论基础和相关公式，分析了其优缺点，并通过Python实现了单步预测的示例。GRU作为一种高效而强大的深度学习模型，在时间序列预测中展现了出色的性能。在实际应用中，可以根据具体任务的要求进行调整和优化，以达到更好的预测效果。
GRU：时间序列预测的关键技术
最新发布
weixin_35916518的博客
04-30 1609
在深度学习的浪潮中，循环神经网络（RNN）家族的新成员——门控循环单元（GRU）因其在处理序列数据方面的高效性和有效性逐渐受到关注。GRU特别适用于处理和预测时间序列数据，如语音识别、自然语言处理和金融市场分析等。
GRU实现时间序列预测(PyTorch版)
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01-08 6万+
本篇文章我们采用了经典的循环神经网络GRU来对我们的时序数据建模处理，作为该专栏的第一篇文章，本篇将详细介绍项目的每个实现部分以及细节处理，帮助新手小白快速建立起如何处理时序数据的框架。
【GRU回归预测】注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3188期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
【GRU回归预测】基于matlab注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3188期】.zip
12-19
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
【GRU回归预测】基于matlab黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SMA-Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3906期】.zip
12-18
该研究通过将黏菌算法优化的注意力机制集成至卷积神经网络与GRU结构中，提出了一种新的多输入单输出数据预测模型。该模型有望在处理包含大量特征与复杂动态关系的数据集时，展现出更出色的性能与稳定性，从而在多个...
【GRU回归预测】基于matlab注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3907期】.zip
12-18
具体而言，文档名称中提到了几个关键技术和模型的组合：“注意力机制”、“卷积神经网络”（CNN）、“双向门控循环单元”（BiGRU），以及“Matlab仿真”。 首先，注意力机制是一种使模型能够集中于输入数据中的重要...
【GRU回归预测】基于matlab多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU-Mutilhead-Attention预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3971期】.zip
12-18
【GRU回归预测】基于matlab多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU-Mutilhead-Attention预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3971期】这一主题涉及了深度学习中的多个先进技术，结合了不同神经网络架构的...
时序预测 - MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
05-26
时序预测 | MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2020b及以上，可以实现未来100个值的预测。
GRU神经网络MATLAB代码-TT_RNN:TT_RNN
05-20
GRU神经网络MATLAB代码Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络（包括GRU和LSTM） 基于Lasagne和Matlab的现有实现，针对Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络的实现。 参考： "Tensorizing Neural Networks" Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin, Dmitry Vetrov In Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS-2015). "Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification" Yinchong Yang, Denis Krompass, Volker Tresp In International Conference on Machine Learning 34 (ICML-2017). 介绍： 张量训练层（TTL）替代了神经网络中完
GRU神经网络MATLAB代码-Neural_Decoding:包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包
05-20
GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip
GRU的matlab时间序列神经网络
10-24
门控循环单元是循环神经网络LSTM的一种变体，通常用于时间序列的预测。与LSTM的门机制相比较，GRU模型更简单，只有两个门，分别是更新门、重置门
【GRU时序预测】基于贝叶斯网络优化门控循环单元BO-GRU实现时间序列数据预测附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip
04-25
1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码
qq_59747472的博客
12-13 823
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不同的权重,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均小于传统模型,能够有效降低短期游客人数预测误差
基于卷积神经网络（CNN）的数据时序预测（单输入输出）
yuchunyu12的博客
03-29 1626
需要注意的是，由于CNN主要设计用于图像处理任务，使用CNN进行时序预测可能会面临有限的模型表达能力和参数优化的挑战。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。3. 特征提取：将每个子序列输入到CNN中，经过卷积和池化层，以提取时序数据的特征。5. 全连接层：将展平后的特征输入到全连接层中，利用全连接层的权重进行分类或回归预测。7. 预测：使用训练好的模型对新的时序数据进行预测，得到单个输出值作为预测结果。
CNN网络与时间序列预测问题相结合
weixin_44819138的博客
05-18 354
1、时间序列预测05 2、转发大佬贴时间序列预测
基于门控循环单元(GRU)的数据回归预测
yuchunyu12的博客
07-14 629
总结来说，基于GRU的多输入单输出的数据回归预测通过处理多个时间序列输入，利用GRU模型的记忆能力和非线性特性，结合深度学习的训练和优化方法，实现对单一输出变量的预测。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。基于GRU（Gated Recurrent Unit）的数据回归预测通常涉及多输入单输出的情况。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。
【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
m0_60703264的博客
08-23 324
​卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是当前深度学习领域中非常热门的两个模型。它们在图像处理和序列数据处理方面都取得了显著的成果。本文将介绍如何将CNN和GRU结合起来，实现对多维输入数据的单输出预测。在许多实际问题中，我们需要根据多维输入数据来进行预测。例如，根据一段时间内的气象数据预测未来的天气情况，或者根据一段音频数据判断说话者的情绪。
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