顶刊霜冰算法！RIME-CNN-GRU-Attention系列四模型多变量时序预测

最新推荐文章于 2025-10-10 23:10:18 发布

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#算法 #cnn #gru

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🔥 内容介绍

RIME（Recurrent Inception Multi - scale Encoder）模型
：RIME 模型采用循环 inception 结构，能够在多个时间尺度上对多变量时间序列数据进行编码。在 RIS 辅助双功能雷达和通信系统中，不同变量的变化可能具有不同的时间尺度特征。例如，雷达目标的运动速度变化可能在较长时间尺度上较为明显，而通信信道的衰落可能在较短时间尺度上频繁发生。RIME 模型通过其独特的 inception 模块，可以同时捕捉这些不同时间尺度的信息，将多变量数据编码为更具代表性的特征向量，为后续的预测提供有力支持。

CNN（Convolutional Neural Network）模型
：CNN 模型在处理多变量时序数据时，利用卷积层可以自动提取数据中的局部特征。对于雷达和通信信号数据，这些局部特征可能包括信号的特定波形模式、频率变化特征等。通过多层卷积和池化操作，CNN 能够逐渐抽象出更高级别的特征，从而更好地理解多变量数据之间的内在关系。在多变量时序预测中，CNN 提取的特征可以帮助模型准确预测未来时刻各变量的值。例如，通过对历史通信信号的卷积特征分析，预测下一时刻的信道质量，以便调整通信波束形成策略。

GRU（Gated Recurrent Unit）模型
：如前文所述，GRU 在处理时间序列数据方面具有优势。在多变量时序预测场景下，GRU 能够有效地捕捉变量之间的时间依赖关系。对于 RIS 辅助双功能雷达和通信系统，不同变量之间的相互影响在时间上具有连续性。GRU 通过其门控机制，可以选择性地记忆和遗忘过去的信息，从而更好地对未来多变量的变化进行预测。例如，在预测雷达目标的位置时，GRU 可以结合过去多个时刻的雷达信号强度、角度等变量信息，准确预测目标下一时刻的位置，为雷达波束的准确指向提供依据。

Attention 机制
：Attention 机制在 RIME - CNN - GRU - Attention 系列模型中起着关键作用。它能够让模型在处理多变量数据时，自动关注对预测结果更为重要的变量和时间步。在 RIS 辅助双功能雷达和通信系统中，不同变量在不同时刻对系统性能的影响程度不同。例如，在某些时刻，通信信道的干扰情况对通信质量的影响较大，而在其他时刻，雷达目标的突然出现可能对雷达探测性能更为关键。Attention 机制可以使模型动态地分配注意力权重，重点关注这些关键变量和时间步，从而提高多变量时序预测的准确性。

在实际应用中，这四个模型可以协同工作。首先，RIME 模型对多变量时间序列数据进行多尺度编码，然后 CNN 模型提取数据的局部特征，接着 GRU 模型捕捉时间依赖关系，最后 Attention 机制对关键信息进行加权。通过这种方式，形成一个强大的多变量时序预测框架，为 RIS 辅助双功能雷达和通信波束形成设计提供准确的未来状态预测，助力系统性能的优化。

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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