网站运营和seo的区别,群排名优化软件官网,Wordpress 新建模块,自做网站告白如何弄时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结…时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测完整源码和数据单变量时间序列预测运行环境matlab2023及以上excel数据方便替换 2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等 3.程序语言为matlab程序可出预测效果图误差分析图。 4.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 BiTCN-GRU是一种结合了双向时间卷积神经网络BiTCN和门控循环单元GRU的模型用于时间序列预测。
双向时间卷积神经网络BiTCN是一种基于卷积神经网络CNN的模型具有双向信息传递的能力。它通过使用一维卷积层来捕捉时间序列中的局部和全局特征并在模型中引入双向连接以同时考虑过去和未来的上下文信息。
门控循环单元GRU是一种循环神经网络RNN的变种具有门控机制来控制信息的流动。GRU通过使用更新门和重置门来决定如何更新和传递隐藏状态从而有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
结合BiTCN和GRU可以构建一个双向的时间序列模型。首先BiTCN用于提取时间序列数据的局部和全局特征捕捉序列中的空间相关性。然后GRU作为时间维度的处理单元利用其门控机制来捕捉序列中的时间相关性。
整个模型的工作流程如下
输入时间序列数据经过一维卷积层使用BiTCN提取局部和全局特征。
BiTCN的输出作为GRU的输入用于建立时间维度上的循环依赖关系。
GRU模型通过门控机制来更新和传递隐藏状态从而在时间维度上捕捉长期依赖关系。
最后可以根据具体的预测任务选择适当的输出层例如全连接层进行回归或分类。
BiTCN-GRU模型的优势在于它能够同时考虑时间序列数据的空间和时间相关性从而更好地捕捉序列中的动态模式和长期依赖关系。这种结合的方式可以提高时间序列预测的准确性和泛化能力适用于各种时间序列预测任务。
程序设计
完整源码和数据获取方式资源出下载Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测 。
% 添加残差块到网络lgraph addLayers(lgraph, layers);% 连接卷积层到残差块lgraph connectLayers(lgraph, outputName, conv1_ i);% 创建 TCN反向支路flip网络结构Fliplayers [FlipLayer(flip_ i) % 反向翻转convolution1dLayer(1, numFilters, Name convSkip_i); % 反向残差连接convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor dilationFactor, Padding causal, Nameconv2_ i) % 一维卷积层layerNormalizationLayer % 层归一化spatialDropoutLayer(dropoutFactor) % 空间丢弃层convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor dilationFactor, Padding causal) % 一维卷积层layerNormalizationLayer % 层归一化reluLayer % 激活层spatialDropoutLayer(dropoutFactor, Namedrop i) % 空间丢弃层];% 添加 flip 网络结构到网络lgraph addLayers(lgraph, Fliplayers);% 连接 flip 卷积层到残差块lgraph connectLayers(lgraph, outputName, flip_ i);lgraph connectLayers(lgraph, drop i, add_ i /in3);lgraph connectLayers(lgraph, convSkip_i, add_ i /in4);% 残差连接 -- 首层if i 1% 建立残差卷积层% Include convolution in first skip connection.layer convolution1dLayer(1,numFilters,NameconvSkip);lgraph addLayers(lgraph,layer);lgraph connectLayers(lgraph,outputName,convSkip);lgraph connectLayers(lgraph,convSkip,add_ i /in2);elselgraph connectLayers(lgraph,outputName,add_ i /in2);end% Update layer output name.outputName add_ i;
end
% CSDN 机器学习之心参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
