搬瓦工的主机做网站,安徽省建设造价管理协会网站,公司logo免费智能设计,琼山网站制作多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-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 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描…多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-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 多维时序 | MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本融合Attention要求Matlab2023版以上 2.基于减法平均优化器优化算法SABO、卷积神经网络CNN和门控循环单元网络GRU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。 通过SABO优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数这3个关键参数以最小MAPE为目标函数。 提供损失、RMSE迭代变化极坐标图网络的特征可视化图测试对比图适应度曲线。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。 4.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。 5.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。 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SCNGO-BiLSTM-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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