<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[vvoennvv的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; vvoennvv]]></copyright><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 TCN-RNN时间序列卷积循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/156579553</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/156579553</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sun, 04 Jan 2026 23:06:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种结合时序卷积网络(TCN)和循环神经网络(RNN)的混合架构TCN-RNN算法，用于解决长序列预测问题。该算法利用TCN的因果卷积和空洞卷积机制捕捉长期依赖关系，同时通过RNN层处理时序特征。文章详细介绍了数据预处理、网络构建、模型训练与评估的完整流程，并提供了可执行的Python代码示例，支持csv和excel格式的数据输入。代码包含中文注释，可实现多特征输入、多步预测功能，通过MinMaxScaler进行数据归一化处理，采用MSE损失函数和Adam优化器进行模型训练。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 TCN-BiGRU时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/156462294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/156462294</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Wed, 31 Dec 2025 17:26:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种TCN-BiGRU混合预测算法，通过结合时间卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(BiGRU)的优势，解决了传统RNN在处理长序列时的梯度问题。TCN能捕捉多尺度特征，BiGRU可获取双向时序信息。文章详细介绍了数据处理流程、网络构建方法和模型训练过程，并提供了完整的Python实现代码，支持csv和excel格式数据输入，包含数据预处理、归一化、模型训练与评估等功能。实验结果表明该算法在时序预测任务中表现良好。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 TCN-GRU时间序列卷积门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155391549</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155391549</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sat, 29 Nov 2025 16:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文提出了一种TCN-GRU混合神经网络模型，用于解决传统时间序列预测模型在处理长期依赖和复杂时序模式时的局限性。该模型结合了时间卷积网络(TCN)的多尺度特征提取能力和门控循环单元(GRU)的长期依赖学习能力。文章详细介绍了模型构建流程，包括数据准备、预处理、网络构建、训练和评估等步骤，并提供了带有中文注释的Python实现代码。代码支持多种数据格式输入，可实现单/多输入、单/多步预测功能，采用Adam优化器和MSE损失函数进行训练，适用于电力负荷、风电场功率等时序预测任务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 BiTCN-GRU双向时间序列卷积门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155347619</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155347619</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Fri, 28 Nov 2025 11:43:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种BiTCN-GRU时序预测算法，通过结合双向时间卷积网络（BiTCN）和门控循环单元（GRU）来提升预测性能。BiTCN能捕捉长期依赖关系，GRU擅长处理序列数据，两者结合可有效提高预测准确性。文章详细介绍了算法流程：数据准备、预处理、网络构建（包含BiTCN层、GRU层等）、模型训练（采用MSE损失和Adam优化器）和评估。同时提供了完整的Python实现代码，支持CSV/Excel数据输入，包含数据预处理、模型构建和训练测试等模块，并展示了多特征输入多步预测的案例。实验结果验证了该算法的有]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 BiLSTM-Attention双向长短期记忆神经网络带注意力机制时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155323208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155323208</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Thu, 27 Nov 2025 20:59:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文提出一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的时序预测算法(BiLSTM-Attention)，通过双向学习序列信息和自适应关注关键时间步特征，有效提升预测准确性。文章详细介绍了数据预处理、网络构建、模型训练与评估流程，并提供完整代码实现，支持CSV/Excel格式数据输入，可灵活调整输入步长(n_in)和预测步数(n_out)。实验结果表明，该方法在电力负荷预测等时序任务中表现良好。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 DBO-LSTM-Attention 基于蜣螂算法优化长短期记忆神经网络模型带注意力机制（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155266216</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155266216</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Wed, 26 Nov 2025 11:21:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)优化的LSTM-Attention时序预测模型(DBO-LSTM-Attention)。该模型通过模拟蜣螂的四种行为模式（滚球、产卵、幼虫觅食和偷窃）来优化LSTM-Attention网络的关键超参数，包括学习率、神经元数量和批次大小。实验结果表明，该方法能有效提升模型预测精度和训练效率。文章提供了完整的Python实现代码，支持多特征输入和多步预测，包含数据预处理、模型构建、参数优化和性能评估等完整流程，适用于电力负荷等时序数据的预测任务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 VMD-LSTM时序预测 基于VMD分解的长短期记忆神经网络模型（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155234470</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155234470</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Tue, 25 Nov 2025 14:40:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种结合变分模态分解(VMD)和LSTM神经网络的时序预测方法。VMD能够将复杂信号自适应分解为多个本征模态函数(IMF)，有效抑制模态混叠现象。该方法首先使用VMD分解原始时序数据，然后对每个IMF分量分别建立LSTM预测模型，最后重构预测结果。实验结果表明，该方法相比传统LSTM具有更高的预测精度，重构误差较小。文中提供了完整的Python实现代码，包含数据预处理、模型构建、训练评估等步骤，支持CSV/Excel格式输入，适用于电力负荷等多种时序预测场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155189688</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155189688</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Mon, 24 Nov 2025 10:38:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法TCN-LSTM，用于解决传统时间序列预测方法在处理长期依赖关系和局部特征方面的不足。该算法通过TCN提取时间序列特征，结合LSTM的序列建模能力，提高了预测性能。文章详细介绍了算法流程，包括数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估等步骤，并提供了清晰的Python代码实现，支持多种数据格式输入和预测模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时间序列预测的准确性和效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 CNN-BiGRU卷积神经网络-双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155159731</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155159731</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sun, 23 Nov 2025 12:13:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种结合CNN与BiGRU的时间序列预测算法CNN-BiGRU，用于解决传统方法在处理非线性时序数据时的局限性。算法流程包括数据准备、预处理、网络构建、模型训练与评估。代码实现部分展示了数据读取、预处理、特征提取、训练测试集划分及归一化处理的具体操作，支持多种预测模式（单/多输入、单/多步预测）。模型采用MSE损失函数和Adam优化器，通过监控MAE指标评估性能。示例代码可灵活适配不同格式的数据集，为时序预测任务提供了完整的解决方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 CNN-GRU卷积神经网络-门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155130404</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155130404</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sat, 22 Nov 2025 11:21:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种CNN-GRU混合神经网络模型用于时序预测，通过结合CNN的局部特征提取能力和GRU的长序列建模优势，解决了传统模型在处理复杂时序数据时的局限性。文章详细介绍了模型构建流程，包括数据准备、预处理、网络构建、训练评估等步骤，并提供了完整的Python实现代码。代码支持CSV/Excel格式数据输入，可灵活配置输入输出维度，实现单/多输入、单/多步预测功能。实验结果表明该混合模型能有效提升时序预测性能，资源下载包中包含完整代码和示例数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】 BiTCN-LSTM双向时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155103983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155103983</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Fri, 21 Nov 2025 16:08:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出BiTCN-LSTM混合模型，结合双向TCN的多尺度特征提取能力和LSTM的长时序记忆优势，通过滑动窗口实现多特征多步预测。模型流程包括数据预处理、网络构建（输入层、双向TCN、LSTM层等）、训练优化（MSE损失、Adam优化器）和评估验证。实验结果表明该模型在时序预测精度和复杂度间取得平衡，代码提供清晰注释，支持CSV/Excel数据格式，可灵活配置单/多输入、单/多步预测任务，为后续优化提供良好基础。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM-Attention时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型带注意力机制（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155059793</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155059793</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 11:36:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种融合CNN、BiLSTM和注意力机制的时序预测模型（CNN-BiLSTM-Attention），用于解决多特征多步电力负荷预测问题。该模型通过CNN提取局部特征，BiLSTM捕获双向时序依赖，注意力机制动态分配权重，最后通过全连接层输出预测结果。文章详细介绍了数据预处理、网络构建、模型训练和评估流程，并提供了带中文注释的Python代码示例，支持CSV或Excel格式数据集输入。实验结果表明，该组合模型能有效提升预测精度和稳定性，是复杂时序预测任务的有效解决方案。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155025081</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/155025081</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Wed, 19 Nov 2025 14:30:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】CNN-LSTM时序预测 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154983893</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154983893</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Tue, 18 Nov 2025 11:33:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种CNN-LSTM组合模型用于电力负荷等多变量时序数据预测。该方法结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的长期依赖建模优势，通过一维卷积和池化层提取局部时序模式，再由LSTM聚合长期动态信息。文章详细介绍了数据处理流程，包括数据读取、预处理、归一化和训练测试集划分，并给出了模型构建和训练的代码实现。该模型采用MSE损失函数和Adam优化器，能够有效处理含噪声的高维时序数据，实现多输入多步预测。实验结果表明该方法具有良好的预测性能和泛化能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】Python BiLSTM双向长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154959437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154959437</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Mon, 17 Nov 2025 21:28:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电力负荷预测方法。针对传统LSTM在捕捉多变量时间序列双向时序特征方面的不足，该方法通过正反向双通道编码提升建模能力。算法流程包括数据准备、预处理、网络构建(输入层、双向LSTM层、输出层)、采用MSE损失和Adam优化器的模型训练，以及模型评估。代码提供了清晰的中文注释，支持csv/excel格式数据输入，并包含多特征多步预测案例。实验结果表明，该方法能有效提升电力负荷预测精度，适用于连续数值型指标的建模预测。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】BiTCN-BiLSTM双向时间序列卷积双向长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154916936</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154916936</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sun, 16 Nov 2025 20:42:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：BiTCN-BiLSTM算法结合双向时间卷积网络和双向LSTM，通过多特征输入实现多步时序预测。算法流程包括数据准备、预处理、网络构建（含输入层、BiTCN层、BiLSTM层等）、模型训练（采用MSE损失和Adam优化器）及评估。代码提供完整实现方案，支持CSV/Excel数据，包含数据读取、预处理、滑动窗口构造样本、训练测试集划分及归一化处理等功能，最终输出预测结果。该算法适用于风电功率、电力负荷等复杂时序的预测任务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python TensorFlow】BiTCN-BiGRU双向时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154883736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/154883736</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Sat, 15 Nov 2025 22:51:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种BiTCN-BiGRU复合深度时序预测模型，通过双向时间卷积网络和双向GRU的级联融合，有效解决长时依赖和多步预测问题。模型利用膨胀卷积捕获多尺度历史信息，结合双向GRU强化时序依赖关系，提高了预测精度。算法流程包括数据预处理、网络构建、麻雀算法优化和模型评估。提供了完整的MATLAB实现代码，支持Excel格式数据集输入，含详细中文注释。实验结果表明，该模型在多变量时序预测任务中具有较好的准确性和泛化能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测 可预测未来（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141653032</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141653032</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2024 00:52:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[传统的BP神经网络存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。为了解决这些问题，我们引入了麻雀算法作为优化方法，将其与BP神经网络相结合，提出了SSA-BP算法。首先，我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中，我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中，以提高其性能。SSA-BP算法的流程如下：（1）数据准备：首先，我们需要准备历史数据作为训练集。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Matlab】SVM支持向量机回归预测算法 可预测未来数据（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141604634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141604634</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Tue, 27 Aug 2024 17:41:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[SVM（Support Vector Machine）即支持向量机，是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题中。它的主要思想是将训练数据映射到高维空间中，然后在该空间中找到一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。SVM 的目标是找到一个最大间隔超平面，即具有最大边际（Margin）的超平面，以保证分类的鲁棒性和泛化能力。在 SVM 中，支持向量是指距离超平面最近的一些样本点，它们对于寻找最大边际超平面起着非常重要的作用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Matlab】RF随机森林回归预测算法 可预测未来数据（附代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141597864</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vvoennvv/article/details/141597864</guid><author>vvoennvv</author><pubDate>Tue, 27 Aug 2024 11:15:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据，以减小过拟合的风险。随机森林时序预测算法的主要步骤如下：（1）样本抽样：从原始数据中随机抽取一部分样本，用于训练每个决策树。（2）特征抽样：从原始特征中随机选取一部分特征，用于训练每个决策树。（3）决策树训练：使用抽样得到的样本和特征，构建多个决策树，其中每个树都是一组独立的分类器。]]></description><category></category></item></channel></rss>