基于加注意力机制(CNN-GRU-Attention)的时间序列预测程序,预测精度很高

CNN GRU 注意力 时序预测
基于加注意力机制(CNN-GRU-Attention)的时间序列预测程序,预测精度很高。
可用于做风电功率预测,电力负荷预测,交通预测,负荷预测,经济预测,排放预测等
标记注释清楚,可直接换数据运行。
代码实现训练与测试精度分析。

双输入单输出

这是一个基于加注意力机制(CNN-GRU-Attention)的时间序列预测程序,它具有高精度的预测能力。该程序可以应用于风电功率预测、电力负荷预测、交通预测、负荷预测、经济预测和排放预测等领域。

在这个程序中,使用了CNN(卷积神经网络)和GRU(门控循环单元)结构,并引入了注意力机制。CNN用于提取时间序列数据中的特征,GRU则用于捕捉时间序列中的时序关系。而注意力机制则能够对不同时间步的特征进行加权,以便更好地预测未来的数值。

另外,这个程序的代码实现中,已经对标记进行了清晰的注释,使得可以直接使用不同的数据进行运行。你可以使用该程序进行训练和测试,并进行精度分析。

延申科普: 基于你提供的信息,这个领域涉及到机器学习和时间序列预测。机器学习是一种人工智能的分支,它通过让计算机从数据中学习模式和规律,从而使其具备预测和决策的能力。时间序列预测是机器学习中的一个重要任务,它涉及到对时间序列数据进行分析和预测。

卷积神经网络(CNN)是一种常用于图像处理和模式识别的神经网络结构。它通过卷积操作来提取输入数据中的特征,并通过池化操作来减少参数数量。CNN在时间序列预测中可以用于提取序列数据中的时空特征。

门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变种,它通过门控机制来控制信息的流动。GRU在处理时间序列数据时,能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

注意力机制是一种用于加权计算的技术,它可以根据输入数据的重要性,对不同的部分进行不同程度的关注。在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型更好地理解序列中不同时间步的重要性,从而提高预测的准确性。

总之,基于加注意力机制的时间序列预测程序结合了CNN、GRU和注意力机制的优势,能够在多个领域中实现高精度的预测。

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