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gru
2024-09-17
[独家原创]基于(鳑鲏鱼)BFO-Transformer-GRU多特征分类预测【24年新算法】 (多输入单输出)
[独家原创]基于(鳑鲏鱼)BFO-Transformer-GRU多特征分类预测【24年新算法】(单输入单输出)你先用你就是创新!!!(鳑鲏鱼)BFO优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.Transformer作为一种创新的神
2024-09-16
【负荷预测】基于CNN-GRU-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
2024-09-14
(29-1)通过回测、ARIMA 和 GRU 预测股票价格:项目介绍+准备环境
在本项目中通过一系列数据处理和模型训练步骤,旨在预测股票价格。首先,通过时间序列分析方法ARIMA对股票数据进行建模,以便了解其基本趋势。然后,使用GRU(门控递归单元)这一深度学习模型进行更复杂的预测,考虑了数据的序列特性。整个项目包括数据预处理、模型构建与训练、预测结果
2024-09-05
深度学习资料集合
社区推荐AIQ是一个专注于人工智能和机器学习的交流平台,旨在推动行业内的知识分享与技术交流。专知是一个聚焦于前沿科技和多领域知识的平台,提供丰富的文章和讨论,使用户能够深入理解机器学习及其应用。DataTauDataTau是一个数据科学和机器学习爱好者的社区,用户可以在这
2024-09-04
【机器学习-神经网络】循环神经网络
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈Python机器学习⌋
2024-09-03
高创新 | Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测
高创新|Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测目录高创新|Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测,Transformer+门控循环单
2024-09-01
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于VMD-CNN-GRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-09-01
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于VMD-CNN-GRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-31
【没发表过创新点】【多变量输入超前多步预测】基于CPO-CNN-GRU-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-29
Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37539原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:ShuoZhang本文以上证综指近22年的日交易数据为样本,构建深度门控循环神经网络模型,从股价预测和制定交易策略两方面入手,量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果,结合一个Python深度学习股价预测
2024-08-28
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-GRU的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-28
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-GRU的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-20
基于GRU的交通流量预测算法及Python实现
一、算法原理GRU(GatedRecurrentUnit,门控循环单元)算法是一种循环神经网络(RNN)的变种,旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。以下是GRU算法原理的详细解析:1、基本原理GRU通过引入门控机制来控制信息的流动,使得网络能够更好地捕捉序列数据中的长期
2024-08-08
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
2024-08-08
基于WOA优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) %调整参数c1=2-t*((1)/300);c2=-1+t*((-1)/300);%位置更新fori=1:Numr1
2024-08-05
补充:关于GRU的详细运作原理以及特殊的优化思路
1.GRU的基本结构和运作原理1.1GRU的基本概念GatedRecurrentUnit(GRU)是一种简化版的循环神经网络(RNN),它通过引入门控机制来解决长期依赖问题,同时减少参数数量以降低计算复杂度。1.2GRU的结构详解GRU包含两个门控机制:更新门(updategate)和重置门(resetgat
2024-08-03
灰狼优化算法(GWO)与门控循环单元(GRU)结合的预测模型(GWO-GRU)及其Python和MATLAB实现
####一、背景深度学习已成为解决复杂时序数据预测问题的重要工具。在众多神经网络架构中,门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)凭借其在捕捉时间序列数据中的长程依赖性和相对较低的计算复杂度而受到广泛关注。此外,优化算法在深度学习模型的训练中扮演着至关重要的角色。灰
2024-08-03
门控循环单元GRU
目录一、GRU提出的背景:1.RNN存在的问题:2.GRU的思想:二、更新门和重置门:三、GRU网络架构:1.更新门和重置门如何发挥作用:1.1候选隐藏状态H~t:1.2隐藏状态Ht:2.GRU:四、训练过程举例******:五、预测过程举例******:六、底层源码:七、Pytorch版代码:一、GRU提出的背景:1.RNN存
2024-07-30
门控循环单元(GRU)预测模型及其Python和MATLAB实现
##一、背景循环神经网络(RNN)是处理序列数据的一类神经网络,尤其适用于时间序列预测、自然语言处理等领域。然而,传统的RNN在长序列数据的训练中面临梯度消失和爆炸的问题,导致模型对长期依赖的学习能力不足。为了解决这一问题,研究人员提出了多种改进的RNN结构,其中包括长短期记忆
2024-07-17
Datawhale AI夏令营-机器翻译挑战赛
Baseline代码相关解读是否需要使用self判定的标准是是否在类中在Python中,self是一个类的实例方法中的参数,用于指代调用该方法的实例本身。在代码示例中,self并不是必需的,因为这个示例代码不是类的一部分,只是一个独立的函数调用。让我们逐步解释这些区别。类中的方法与独立的
2024-07-14
CEEMDAN-VMD-CNN-GRU二次分解结合卷积门控循环单元多变量时序预测(Matlab完整源码和数据)
CEEMDAN-VMD-CNN-GRU二次分解结合卷积门控循环单元多变量时序预测(Matlab完整源码和数据)CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量Co-IMF1二次分解,VMD分解的高频分量与Co_IMF2;Co_IMF3分量作为卷积门控循环单元网络模型的目标输出分别预测后相加。
2024-07-12
【AI前沿】深度学习基础:循环神经网络(RNN)
文章目录
2024-07-09
Transformer-GRU预测 | Matlab实现Transformer-GRU时间序列预测
Transformer-GRU预测|Matlab实现Transformer-GRU时间序列预测目录Transformer-GRU预测|Matlab实现Transformer-GRU时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现Matlab实现Transformer-GRU时间序列预测,Transformer-GRU
2024-07-08
高创新 | CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测
目录效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览基本介绍高创新|CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测本文提出一种基于CEEMDAN的二次分解方法,通过样本熵重构CEEMDAN分解后的序列,复杂序列通过VMD分解
2024-07-04
SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-GRU时间序列预测
SCI一区级|Matlab实现BO-Transformer-GRU时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现BO-Transformer-GRU时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.【SCI一区级】Matlab实现BO-Transformer-GRU时间序列预测,贝叶斯优化Transformer