cnn-bigru-att

机器学习之心1 年前
attention·时间序列预测·cnn-bigru-att·se注意力机制·woa-cnn-bigru-a
时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）,鲸鱼优化卷积双向门控循环单元注意力时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列预测， 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MBE多指标评价； 5.鲸鱼算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；
机器学习之心1 年前
attention·cnn-bigru-att·多变量时间序列预测·se注意力机制·ssa-cnn-bigru
多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测， 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MBE多指标评价； 5.麻雀算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；
机器学习之心1 年前
cnn-bigru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-双向门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·attention·cnn-bigru-att·多输入分类预测·卷积双向门控循环单元
分类预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入分类预测Matlab实现CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测，卷积双向门控循环单元结合注意力机制分类预测。 1.data为数据集，格式为excel，12个输入特征，输出4类标签； 2.MainCNN_BiGRU_AttentionNC.m为主程序文件，运行即可； 3.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容； 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以上。
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·attention·时间序列预测·cnn-bigru-att
时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测，CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制时间序列预测。