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电池预测 | 第22讲基于GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测电池预测 | 第22讲基于GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测锂电池作为现代电子设备的重要动力源，其剩余寿命预测成为了科研领域的热门话题。本文创新性提出基于GRU-Attention机制的锂电池剩余寿命预测方法，旨在通过深度学习技术，精准捕捉电池老化过程中的复杂动态模式，为智能电池管理提供有力支持。 GRU-Attention模型结合了门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）与注意力机制（Attention）的优势。GRU作为循环神经网络的一种，能够有效处理序列数据，

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)前言数据位实验数据，数据是定时收集的：时间是每隔固定时间收集的，故有用特征为：温度、CO、Soot当我看到相关性为1的时候，我也惊呆了，后面查看了统计量，还是没发现出来，但是看上面的可视化图展示，我信了，随着温度升高，CO化碳、Soot浓度一起升高，这个也符合火灾的场景，数据没啥问题。

深度学习基础--GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)前言门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体，我为了解决RNN在处理长时间序列数据的时候容易出现的梯度消失和梯度爆炸的问题，

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回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测回归预测 | MATLAB基于RF-Adaboost多输入单输出回归预测。 1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计

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回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测。使用GRU作为RNN的一种变体来处理时间序列数据。GRU相比传统的RNN有较好的记忆能力和防止梯度消失的特性。在模型构建中，输入层将多个时间序列数据输入到GRU模型中，而输出层通常是一个全连接层，用于将GRU的输出映射到预测的单一输出变量。

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CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比基于CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)

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五模型对比！Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量时间序列预测光伏功率预测！五模型对比！Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量时间序列预测(Matlab2023b 多输入单输出) 1.程序已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!! 2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2023b 多输入单输出)，考虑历史特征的影响。 3.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。 4

基于GRU门控循环神经网络的多分类预测【MATLAB】随着深度学习的不断发展，循环神经网络（RNN）在处理时间序列和自然语言处理等领域表现出了强大的能力。然而，传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致其在长序列任务中的表现受限。为了应对这些问题，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）应运而生。GRU是一种高效的循环神经网络变体，能够在保持信息的同时减少计算复杂度。本文将详细解析GRU的原理、结构以及其在多分类预测中的应用。

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BiTCN-BiGRU基于双向时间卷积网络结合双向门控循环单元的数据多特征分类预测（多输入单输出）1.MATLAB实现BiTCN-BiGRU基于双向时间卷积网络结合双向门控循环单元的数据多特征分类预测（多输入单输出）分类预测(完整源码和数据) 2.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 3.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。运行环境matlab2023b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现 MatLab贝叶斯(BO)基于-GRU-注意的数据多特征分类预测(多输入单输出) 基于贝叶斯算法优化门控循环单元结合注意力机制的数据分类预测是一种结合概率模型和深度学习技术的方法，可以在数据分类和预测任务中取得良好的效果。贝叶斯算法可以用于处理不确定性和建模先验知识，而门控循环单元（GRU）是一种适用于序列数据建模的循环神经网络结构，注意力机制可以帮助模型聚焦于关键信息。在这种方法中，贝叶斯算法可以用来优化模型的超参数选择或者模

第二十四天循环神经网络（RNN）LSTM与GRULSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）是两种流行的循环神经网络变体，它们被设计来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。这两种网络都通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。

【建模先锋】

独家原创 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！

跟着问题学15——GRU网络结构详解及代码实战前面一节我们学习了RNN神经网络，它可以用来处理序列型的数据，比如一段文字，视频等等。RNN网络的基本单元如下图所示，可以将前面的状态作为当前状态的输入。

记得多吃点

九、RNN的变体演示代码如下：演示代码如下：

sheng的学习笔记-AI-序列模型（Sequence Models），RNN,GRU,LSTMAi目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客序列模型是输入输出均为序列数据的模型，它能够将输入序列数据转换为目标序列数据。常见的序列模型类型包括一对一、一对多、多对一、部分多对多和完全多对多。

铖铖的花嫁

基于 RNN(GRU, LSTM)+CNN 的红点位置检测（pytorch）需要在图片精确识别三跟红线所在的位置，并输出这三个像素的位置。其中，每跟红线占据不止一个像素，并且像素颜色也并不是饱和度和亮度极高的红黑配色，每个红线放大后可能是这样的。

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HHO-CNN-BiGRU-Attention哈里斯鹰优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比1.Matlab实现HHO-CNN-BiGRU-Attention哈里斯鹰优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比，含优化前后对比，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上； 2.单变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。

BiGRU：双向门控循环单元在序列处理中的深度探索在当今的人工智能领域，序列数据的处理是一个极为重要的任务，涵盖了自然语言处理、语音识别、时间序列分析等多个关键领域。循环神经网络（RNN）及其衍生结构在处理序列数据方面发挥了重要作用。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列数据上的应用效果。门控循环单元（GRU）作为 RNN 的一种改进结构，有效地缓解了这些问题。而双向门控循环单元（BiGRU）进一步拓展了 GRU 的能力，通过同时对序列进行正向和反向的处理，能够捕捉到更丰富的序列特征信息，在众多实际应用中取得了卓越的性能表现

开出南方的花

循环神经网络及其变体:RNN, LSTM, GRURNN及其变体的参数基本一致:两个线性层: 当前时间步输入和隐藏状态都要经过线性层RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征(句法结构, 语义信息), 一般也是以序列形式进行输出.