基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

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](#4.1 CNN(卷积神经网络)部分)

[4.2 GRU(门控循环单元)部分](#4.2 GRU(门控循环单元)部分)

[4.3 Attention机制部分](#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

复制代码
...................................................................
    
%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 on

subplot(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 on

subplot(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

相关推荐
鑫宝的学习笔记5 分钟前
Vmware虚拟机联网问题,显示:线缆已拔出!!!
人工智能·ubuntu
小李独爱秋15 分钟前
机器学习中的聚类理论与K-means算法详解
人工智能·算法·机器学习·支持向量机·kmeans·聚类
comli_cn1 小时前
GSPO论文阅读
论文阅读·人工智能
大有数据可视化1 小时前
数字孪生背后的大数据技术:时序数据库为何是关键?
大数据·数据库·人工智能
Bioinfo Guy1 小时前
Genome Med|RAG-HPO做表型注释:学习一下大语言模型怎么作为发文思路
人工智能·大语言模型·多组学
张较瘦_1 小时前
[论文阅读] AI + 软件工程(Debug)| 告别 “猜 bug”:TreeMind 用 LLM+MCTS 破解 Android 不完整报告复现难题
论文阅读·人工智能·bug
深栈2 小时前
机器学习:线性回归
人工智能·pytorch·python·机器学习·线性回归·sklearn
AI视觉网奇2 小时前
虚拟机安装 网络问题
人工智能·虚拟机
云澈ovo2 小时前
FP16混合精度训练:Stable Diffusion生成速度提升300%的硬件配置方案
人工智能·机器学习·stable diffusion
zzywxc7872 小时前
AI行业应用:金融、医疗、教育、制造业的落地实践与技术创新
人工智能·机器学习·金融·自动化·prompt·ai编程·xcode