【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3247期】

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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-02 22:18:46 首次发布
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GRU实现时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
01-08 5万+
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模型实现时间序列预测
KsClang的博客
09-22 534
在时间序列预测任务中，我们通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为损失函数，并使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）或Adam优化器来更新模型参数。现在，我们可以开始训练我们的GRU模型了。在时间序列预测任务中，我们通常将前一段时间的数据作为输入，预测下一个时间步的数值作为输出。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。最后，我们可以使用训练好的模型对未来的时间步进行预测，并可视化预测结果。
【水流】基于物理信息神经网络PINN解决了无压含水层瞬变流问题附matlab代码
qq_59747472的博客
02-26 1600
无压含水层瞬变流问题在水文地质学和环境工程中至关重要。然而，求解这些问题通常需要复杂且耗时的数值模型。本文提出了一种基于物理信息神经网络 (PINN) 的新方法来解决无压含水层瞬变流问题。PINN 将物理定律融入神经网络中，从而能够直接从数据中学习复杂的物理过程。本文通过几个数值算例验证了所提出的方法的准确性和效率，表明 PINN 是一种求解无压含水层瞬变流问题的有前途的方法。引言无压含水层瞬变流问题描述了地下水中流动的变化，这些变化可能是由降水、抽水或其他扰动引起的。
时间序列预测——GRU
热门推荐
行者无疆的博客
04-15 1万+
  本文展示了使用GRU进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立GRU模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。   本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv import pandas as pd import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt from
时间序列预测实战(十七)PyTorch实现LSTM-GRU模型长期预测并可视化结果（附代码+数据集+详细讲解）
Snu77的博客
11-20 1万+
本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析LSTM和GRU的机制和效果，同时如果你是时间序列中的新手，这篇文章会带你了解整个时间序列的建模过程，同时本文的实战代码支持多元预测单元、单元预测单元、多元预测多元(为我个人编写大家如有转载请标明来源)，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例进行预测。内容回顾->
时间序列预测——GRU模型
weixin_39753819的博客
02-01 5948
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回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3247期】.zip
最新发布
02-15
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 ...
麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-Attention-CNN-GRU预测3247期.zip
10-18
智能优化算法优化GRU门控循环单元分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化GRU 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化GRU 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化GRU 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905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麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【Matlab仿真 3905期】.zip
12-18
标题中包含了几个关键的技术点：GRU（门控循环单元）、麻雀算法、注意力机制、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）、数据预测，以及多输入多输出（MIMO）系统。这些技术点在现代数据科学和机器学习领域...
GRU时间序列数据分类预测
weixin_39915444的博客
10-12 5174
GRU实现
时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果
Snu77的博客
11-14 3521
本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和FCN（全卷积网络）的深度学习模型，这种融合模型在处理时间序列预测的时候是十分经典且效果很好的组合方式。它的优势在于能够同时捕捉时间序列数据中的时间动态和空间特征，从而提高模型的准确度和效率，本文给大家讲解的就是这个模型，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例，带大家深入的了解GRU和FCN的基本原理和融合思想。预测类型->单元预测、长期预测，
深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建多变量时间序列预测模型
ByteWhiz的博客
09-05 654
时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种经常被使用的RNN变种，它能够捕捉序列中的长期依赖关系，并用于时间序列预测任务。在本文中，我们将使用Python编程语言和深度学习库来构建一个基于GRU算法的多变量时间序列预测模型。在实际应用中，我们可以根据需要调整模型的参数和架构，例如增加更多的GRU层或使用更复杂的网络结构。通过这个模型，我们可以预测未来时间步长的值，以帮助我们做出更准确的决策。
2 时间序列预测入门：GRU
qq_28611929的博客
11-25 1560
把这18个特征作为时步不长（记得是某个比赛的思路）然后特征长度为1 （类比词向量的size)用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，也就是更新门帮助模型决定到底要将多少过去的信息传递到未来，简单来说就是用于更新记忆。（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。GRU 原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf。决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合。
使用GRU进行天气变化的时间序列预测
weixin_55982578的博客
03-04 1790
使用pytorch来写天气变化的时间序列
深度学习时间序列预测：GRU算法构建多变量时间序列预测模型+代码实战
data+scenario+science+insight
08-05 3778
深度学习多变量时间序列预测：GRU算法构建多变量时间序列预测模型+代码实战 注意参考：深度学习多变量时间序列预测：GRU算法构建单变量时间序列预测模型+代码实战 GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（.
python 时间序列预测——LSTM, GRU
颹蕭蕭
11-26 9631
LSTM 预测时间序列
深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建单变量时间序列预测模型
HackQuestR的博客
09-08 266
其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种常用的RNN变体，它可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种常用的RNN变体，它可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。然后，我们添加了一个全连接层（Dense）作为输出层，并指定输出的维度为1，因为我们只预测单个值。然后，我们添加了一个全连接层（Dense）作为输出层，并指定输出的维度为1，因为我们只预测单个值。接下来，我们可以训练我们的模型了。
python实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元多变量时间序列预测
xifenglie123321的博客
05-30 784
假设输入的序列为 $X=\{x_1,x_2,...,x_n\}$，其中 $x_i$ 表示序列中的第 $i$ 个元素。自注意力机制的目的是为了计算每个元素与序列中其他元素的相关性，从而得到每个元素的表示。其中 $W_1$、$W_2$、$b_1$ 和 $b_2$ 是可学习的权重和偏置。最终的输出序列即为 $\{\hat{z_1},\hat{z_2},...,\hat{z_n}\}$。其中 $W_q$、$W_k$ 和 $W_v$ 是可学习的权重矩阵。
SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention优化多变量时间序列预测模型详细教程
资源摘要信息:"该项目介绍了一种新颖的多变量时间序列预测模型SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention，该模型融合了麻雀搜索算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和多头注意力机制（Attention），并...
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