绵阳汽车网站制作,室内装饰设计装修,为什么网址在浏览器里打不开,软件外包公司账务处理多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现BiTCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描…多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现BiTCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现BiTCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.程序平台要求Matlab2023版以上 2.提出BiTCNBidirectional Time Convolutional Network双向时间卷积网络结合双向门控循环单元(BiGRU)融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法创新性极高 3.多变量特征输入单序列变量输出输入前一天的特征实现后一天的预测超前24步预测。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。 具有以下创新性 ①多模型结合 BiTCN、BiGRU 和 Attention 分别代表了时间序列建模、双向上下文捕捉以及关注重要信息的能力。将它们结合在一起充分发挥每个模型的优势可以使模型在不同层次和维度上学习时间序列的特征从而提高预测性能。 ②时间特征捕捉 BiTCN 通过双向时间卷积捕捉时间序列中的时序模式能够在卷积操作中融合过去和未来信息。BiGRU 则在门控循环单元的基础上引入双向性有效地捕捉序列中的上下文信息。这两者的结合可以更全面地学习时间序列的时序特征。 ③重要信息关注 Attention 机制可以使模型更集中地关注重要的时间步根据不同时间步的重要性对不同的特征进行加权。这可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息提高预测的准确性。 ④层次化特征学习 Attention 机制使得模型能够在不同层次上对特征进行加权即在不同时间步上进行注意力权重的计算。这使得模型能够按需关注全局信息和局部信息从而更准确地建模序列。 4.适用领域 风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。 5.使用便捷 直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现BiTCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测获取。 gruLayer(32,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)dropoutLayer(0.25,Name,drop2)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount0mydevice gpu;
elsemydevice cpu;
endoptions trainingOptions(adam, ...MaxEpochs,MaxEpochs, ...MiniBatchSize,MiniBatchSize, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,learningrate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,56, ...LearnRateDropFactor,0.25, ...L2Regularization,1e-3,...GradientDecayFactor,0.95,...Verbose,false, ...Shuffle,every-epoch,...ExecutionEnvironment,mydevice,...Plots,training-progress);
%% 模型训练
rng(0);
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred predict(net,XrTest,ExecutionEnvironment,mydevice,MiniBatchSize,numFeatures);
YPred YPred;
% 数据反归一化
YPred sig.*YPred mu;
YTest sig.*YTest mu;
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