网站建设如何吸引投资,网络营销系统,如何选择佛山网站建设,南宁seo排名收费时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 1.Matlab实现GRU门控循环单元时间序列预测未…时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 1.Matlab实现GRU门控循环单元时间序列预测未来 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。 运行环境Matlab2020及以上。 程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主回复MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)同等价值程序兑换完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)完整程序和数据下载方式3(订阅《GRU门控循环单元》专栏同时可阅读《GRU门控循环单元》专栏内容数据订阅后私信我获取)MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)专栏外只能获取该程序。
%% 创建混合网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% 创建LSTM模型layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% 特征学习dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);%% 训练选项
% 批处理样本
MiniBatchSize 128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs 500;options trainingOptions( adam, ...MaxEpochs,500, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,optVars.InitialLearnRate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,400, ...LearnRateDropFactor,0.2, ...L2Regularization,optVars.L2Regularization,...Verbose,false, ...Plots,none);%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
