【GRU回归预测】贝叶斯网络优化双向卷积神经网络结合门控循环单元CNN-BiGRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 9043期】

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布
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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
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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、贝叶斯网络优化双向卷积神经网络结合门控循环单元CNN-BiGRU数据预测

贝叶斯网络优化是一种通过概率模型寻找最优参数的全局搜索方法，常用于机器学习中对超参数的调优。而在深度学

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【GRU回归预测】贝叶斯网络优化双向卷积神经网络结合门控循环单元CNN-BiGRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 9043期】.zip
02-05
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 ...
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11-04 979
贝叶斯网络优化双向卷积神经网络结合门控循环单元CNN-BiGRU数据预测（多输入单输出） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出
Matlab_dashi的博客
11-04 736
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的序列建模技术在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等领域取得了显著进展。其中，卷积神经网络 (CNN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 凭借其强大的特征提取能力和序列建模能力，成为构建复杂序列模型的热门选择。本文将深入探讨CNN-BiGRU多输入多输出模型的结构、优势以及在实际应用中的潜力。一、 模型结构概述CNN-BiGRU多输入多输出模型是一种结合了卷积神经网络和双向门控循环单元的深度学习架构，旨在处理具有多个输入序列和多个输出序列的任务。
回归预测 | MATLAB基于TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测
m0_57702748的博客
02-28 1036
在日益复杂的数据驱动世界中，精确的回归预测成为了诸多领域不可或缺的工具。例如，金融领域的股价预测、能源领域的电力负荷预测、以及环境领域的空气质量预测，都依赖于高效可靠的回归模型。然而，传统的回归模型往往难以捕捉时间序列数据中复杂的非线性关系和长程依赖性。为了克服这些局限，深度学习方法，特别是结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的混合模型，逐渐展现出强大的优势。
[全网独家]贝叶斯算法-卷机网络-双向门控循环单元-注意力机制(Bayes-CNN-BiGRU-Attention)多输出回归预测
small_ccb的博客
11-07 579
基于-CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测（）Matlab代码基于的多输出回归预测（多输入多输出）Matlab代码。
时序预测|基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测模型BO-CNN-BiGRU-Attention
2401_86241083的博客
08-20 1438
matlab版本要求2023a以上基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测本文提出了一种基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测方法，使用BO算法来优化CNN和BiGRU网络结构的超参数，同时添加了注意力机制提高模型的预测性能。为了提高代码的可读性和可维护性。该方法在多个公共数据集上进行了实验，结果表明该方法在预测单变量时间序列方面具有显著的优势，且与当前最先进的方法相比，能够显著提高预测性能。包括但不限于。
回归预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测
m0_57702748的博客
11-02 614
近年来，随着大数据时代的到来，时间序列预测在各个领域都得到了广泛的应用，例如金融预测、气象预测、交通流量预测等。然而，实际应用中往往面临着多输入单输出（Multiple-Input Single-Output, MISO）的复杂场景，并且数据中可能存在非线性关系和噪声干扰。传统的预测模型难以有效地处理这些问题，因此迫切需要寻求更加高效和鲁棒的预测方法。
PSO-CNN-BiGRU-Attention粒子群优化算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比
j_jinger的博客
02-10 974
摘要：时间序列预测在经济、金融、气象等诸多领域扮演着至关重要的角色。然而，传统的时间序列预测方法往往难以捕捉数据中的复杂非线性关系。深度学习方法，特别是结合了卷积神经网络 (CNN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 的模型，在处理时间序列数据方面展现出强大的能力。本文提出一种基于粒子群优化 (PSO) 算法优化的 CNN-BiGRU-Attention 模型，旨在进一步提升时间序列预测的精度。
Python 实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
12-12 1201
随着深度学习技术的快速发展，序列建模与多变量预测在众多领域中得到了广泛应用。然而，对于复杂的多输入多输出预测任务，传统的深度学习架构可能面临模型泛化能力不足、时间序列模式提取不充分等挑战。因此，结合不同神经网络的优势设计混合模型成为一种趋势。本项目提出了基于卷积神经网络 (CNN)、双向门控循环单元 (BiGTU) 和注意力机制 (TF-TTAttfntion) 的混合架构，旨在解决复杂时序建模与多输入多输出预测问题。
回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
j_jinger的博客
02-09 741
随着数据量的爆炸式增长和计算能力的飞跃式发展，深度学习在各个领域都取得了显著的突破。回归预测作为一种重要的机器学习方法，在金融、气象、交通等领域有着广泛的应用。传统的回归模型，如线性回归、支持向量回归等，往往难以捕捉复杂的时间序列数据和多维特征之间的非线性关系。为了解决这一问题，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），在回归预测领域展现出了强大的潜力。本文将重点探讨将CNN与双向LSTM（BiLSTM）相结合，用于多输入单输出回归预测的策略，并阐述其优势和应用前景。
Python实现CNN-BiGRU多输入单输出回归预测项目
该项目通过融合卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）构建一个复合型神经网络结构，旨在实现对多维输入特征的时间序列数据进行高效、精准的单输出回归预测。其核心思想在于利用CNN强大的局部特征提取能力...
毕业论文设计 Python 实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测（含完整的程序和代码详解）
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-25 526
数据层：负责数据收集与存储，包括历史时间序列数据和用户输入数据的管理。模型层：CNN-BiGRU-KDE 模型用于预测并返回区间结果。应用层：包括用户接口（Web 或桌面应用）、API 服务及报告导出功能。监控与日志层：用于跟踪模型的运行状态与性能，并能快速检测异常。1.2。
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 469
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 26
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
最新发布
2503_94171280的博客
12-02 590
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 256
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
11-30 314
实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
2508_94202330的博客
12-01 421
MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
11-28 523
本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
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