html5 jsp做网站可以么,潍坊广告设计公司,网络软文营销是什么意思,网站建设需要做哪些工作多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测#xff0c;KOA-…多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 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。 模型描述 MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.程序平台适用于MATLAB 2023版及以上版本 2.基于开普勒优化算法KOA、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元网络BiGRU融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法 3.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。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。适用领域风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。使用便捷直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 4.开普勒优化算法Kepler optimization algorithmKOA由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法它受到开普勒行星运动定律的启发可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中每个行星及其位置都是一个候选解它在优化过程中随机更新相对于迄今为止最优解。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测获取。 gruLayer(32,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)dropoutLayer(0.25,Name,drop2)% 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
if gpuDeviceCount0mydevice gpu;
elsemydevice cpu;
endoptions trainingOptions(adam, ...MaxEpochs,MaxEpochs, ...MiniBatchSize,MiniBatchSize, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,learningrate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,56, ...LearnRateDropFactor,0.25, ...L2Regularization,1e-3,...GradientDecayFactor,0.95,...Verbose,false, ...Shuffle,every-epoch,...ExecutionEnvironment,mydevice,...Plots,training-progress);
%% 模型训练
rng(0);
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred predict(net,XrTest,ExecutionEnvironment,mydevice,MiniBatchSize,numFeatures);
YPred YPred;
% 数据反归一化
YPred sig.*YPred mu;
YTest sig.*YTest mu;
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