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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN#xff08;卷积神经网络#xff09;部分
4.2 GRU#xff08;门控循环单元#xff09;部分
4.3 Attention机制部分
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN卷积神经网络部分
4.2 GRU门控循环单元部分
4.3 Attention机制部分
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
...................................................................%CNN-GRU-ATT
layers func_model(Dim);%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 1500, ... InitialLearnRate, 1e-4, ... LearnRateSchedule, piecewise, ... LearnRateDropFactor, 0.1, ... LearnRateDropPeriod, 1000, ... Shuffle, every-epoch, ... Plots, training-progress, ... Verbose, false);%训练
Net trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,g,...LineWidth,2,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测误差)
grid on
ylim([-50,50]);figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,g,...LineWidth,2,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);
legend(真实值, 预测值)
xlabel(测试样本)
ylabel(测试结果)
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测误差)
grid on
ylim([-50,50]);
116
4.算法理论概述 CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络CNN、门控循环单元GRU和注意力机制Attention来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。
4.1 CNN卷积神经网络部分 在时间序列回归任务中CNN用于捕获局部特征和模式 4.2 GRU门控循环单元部分
GRU用于捕捉时间序列的长期依赖关系 4.3 Attention机制部分 最后通过反向传播算法调整所有参数以最小化预测误差并在整个训练集上迭代优化模型。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
