基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Atten下载

weixin_39821620 2023-09-18 10:00:27

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基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大...

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1.Matlab实现RIME-CNN-GRU-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测； 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，多变量回归预测， 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； 6.注意力机制模块为SE注意力机制。 1.Matlab实现RIME-CNN-GRU-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测； 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，多变量回归预测， 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； 6.注意力机制模块为SE注意力机制。

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