cnn-bigru

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多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.main.m为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，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Matlab2023a及以上。 CNN卷积核大小：卷积核大小决定了CNN网络的感受野，即每个卷积层

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多维时序 | MATLAB实CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测。

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分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制），运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）、SE注意力机制的数据分类预测程序； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；SSA优化算法优化学习率、正则化系数、隐藏层节点，这3个关键参数。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四

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分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-BiGRU开普勒算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以

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多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出，运行环境Matlab2020及以上。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiGRU单元。 Matlab实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainCNN_BiGRUNM.m为主程序文件，运行环境Matlab2020b及以上。 3.命令窗口输出MAE、MBE和R2，可在下载区获取数据和

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时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元时间序列预测1.MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价；

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时序预测 | Matlab实现SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测时序预测 | Matlab实现SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.Matlab实现SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.单变量时间序列预测； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 4.鲸鱼算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数； 5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

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时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出时间序列预测 2.单变量时间序列预测； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 4.鲸鱼算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数； 5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

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分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023及以上； 2.通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以测试集精度最高为目标函数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图；精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。 4.基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元网

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多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测，KOA-CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。

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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。

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时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)MATLAB实现基于CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 1.MATLAB实现基于CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)； 2.运行环境Matlab2020及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

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多维时序 | MATLAB实现ZOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测1.Matlab基于ZOA-CNN-BiGRU-Attention斑马优化卷积双向门控循环单元网络融合注意力机制的多变量时间序列预测算法， 2.要求2021版以上。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，对卷积核大小、BiGRU神经元个数、学习率进行寻优，以最小MAPE为目标函数，展示MAPE、RMSE、MAE的计算结果。 3.适用于，风速预测，光伏功率预测，发电功率预测，出力预测，海上风电预测，碳价预测等等。 4.斑马优化算法（Zebra Optimizati

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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。

自然语言处理实战项目12-基于注意力机制的CNN-BiGRU模型的情感分析任务的实践大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目12-基于注意力机制的CNN-BiGRU模型的情感分析任务的实践，本文将介绍一种基于注意力机制的CNN-BiGRU模型，并将其应用于实际项目中。我们将使用多条CSV数据样例，并展示如何加载数据、训练模型、输出准确率和损失值。文章将提供完整的可运行代码，以及详细的目录结构，以便于读者理解和实现。