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本文基于CALCE电池数据集，采用LSTM、GRU和RNN三种深度学习模型进行电池寿命预测研究。首先对原始数据进行预处理，包括异常值剔除和容量计算。在模型构建方面，对比了单步预测和多步预测两种方法，其中单步预测采用fixed、moving和mobile三种递归策略，多步预测则探讨了不同窗口尺寸(base_num, pre_num)组合对预测精度的影响。
是一种改进的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN的（梯度消失/爆炸）而设计。其核心是通过动态控制信息的流动。
针对多变量时序系统的多目标回归预测需求，本文提出一种贝叶斯优化（BO）驱动的 CNN-GRU 混合神经网络模型。创新点如下：（1）构建 “CNN 空间特征提取 + GRU 时序建模 + 多输出回归适配” 轻量化混合网络，CNN 通过一维卷积高效提取多输入变量的局部耦合特征，GRU 聚焦核心时序依赖捕捉（较 BiLSTM 减少 50% 参数量），兼顾预测精度与计算效率；
多变量回归预测作为数据分析与智能决策领域的核心任务之一，广泛应用于气象预报、金融市场分析、电力系统负荷预测、共享单车调度优化等多个实际场景。这类任务的核心挑战在于，目标变量往往受到多个相互关联的影响因素制约，且数据通常具备时序性、非线性和高维度等复杂特性。传统预测方法如ARIMA模型、线性回归等，因假设数据平稳性或依赖人工特征工程，难以精准捕捉多变量间的复杂交互关系和长期时序依赖，导致预测精度受限
本文介绍了基于LSTM网络的文本分类方法。LSTM通过门控机制解决了传统RNN的长文本处理难题，能有效捕捉序列依赖关系。算法流程包括：文本预处理、词嵌入转换、LSTM特征提取、特征聚合和分类输出。具体实现中，采用左侧填充统一序列长度，构建包含嵌入层、LSTM层和全连接层的网络结构，使用sgdm优化器进行训练。测试阶段对文本进行分词、截断和填充处理后输入训练好的模型。理论部分详细阐述了词嵌入、LST
在 “一区优化” 场景（如区域电力负荷调度优化、区域设备故障趋势预警优化、区域环境参数预测优化）中，多变量时序回归模型需兼顾预测精度与决策可解释性 —— 前者保障优化方案的有效性，后者确保工程师理解模型逻辑并信任优化结果。Transformer-GRU 模型结合了 Transformer 的全局依赖捕捉能力与 GRU（门控循环单元）的高效局部时序拟合特性，再经 NRBO（新型群智能优化算法）优化关
1.背景介绍强化学习(Reinforcement Learning，简称RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作来学习如何做出最佳决策。强化学习的核心思想是通过试错学习，即通过不断地尝试不同的行为，从环境中获得反馈，然后根据这些反馈来调整策略，以达到最优化的目标。在过去的几年里，强化学习已经取得了很大的进展，并且在许多领域得到了广泛的应用，如自动驾驶、语音识别、机器人控制等。然而，...
负荷预测在电网运行中至关重要，准确的负荷预测可以提高电网的稳定性和经济性。本文提出了一种基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（Attention-CNN-GRU）的负荷回归预测模型。该模型利用卷积神经网络提取负荷序列中的局部特征，并通过注意力机制赋予不同的特征权重，突出重要特征。同时，模型采用门控循环单元处理序列信息，捕捉负荷序列中的长期依赖关系。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异
在智能故障诊断、气象灾害分级、金融风险预警、工业产品质量分级等复杂场景中，多特征分类预测是实现精准决策的核心技术支撑。此类场景的数据源通常为多维度时序特征数据，不仅包含线性与非线性特征交织的复杂关联，还存在长短期时序依赖共存的特性。例如，在旋转机械故障诊断中，需基于振动加速度、温度、转速等多维度时序特征，实现故障类型的精准分类；在气象灾害分级预测中，需结合气压、湿度、风速等多特征，判断未来灾害等级
与传统的前向神经网络和卷积神经网络 (CNN) 不同，循环神经网络 (Recurrent Neural Networks，RNN)是一种擅于处理序列数据的模型，例如文本、时间序列、股票市场等。本文主要介绍循环神经网络中的几种重要模型 RNN、LSTM、GRU 的发展过程与结构区别，并详细推导了 RNN 中的梯度爆炸与梯度消失的原因。
本文提出了一种基于卷积神经网络结合门控循环单元-空间注意力机制的多特征分类模型CNN-GRU-SAM-Attention。该模型通过卷积神经网络提取图像特征，并利用门控循环单元对序列数据进行建模。同时，该模型还采用了空间注意力机制来增强模型对图像中重要区域的关注。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能。
LSTM可在一定程度上解决RNN短期记忆的问题。GRU但愿是LSTM单元的简化版，并且只保留遗忘门(保留有用记忆)和输入门(学习新知识)
光伏发电具有间歇性和波动性的特点，准确的光伏功率预测对于电网稳定运行和可再生能源消纳具有重要意义。本文提出了一种基于注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元（Attention-CNN-BiGRU）的光伏功率预测模型。该模型利用注意力机制提取输入数据中对预测目标影响较大的特征，并结合卷积神经网络和双向门控循环单元对提取的特征进行建模，实现数据多维输入单输出预测。实验结果表明，该模型在光伏功率预测
本文提出了一种基于蜣螂算法优化门控循环单元（GRU）神经网络（DBO-GRU）的多输入单输出回归预测模型。该模型将蜣螂算法应用于GRU神经网络的参数优化，提高了模型的预测精度和鲁棒性。通过对多个数据集的实验验证，证明了该模型在多输入单输出回归预测任务中的有效性。引言回归预测是机器学习中一项重要的任务，其目标是根据输入数据预测连续值输出。近年来，循环神经网络（RNN）在回归预测中得到了广泛的应用，其
长短时记忆网络（LSTM）是一种经典的循环神经网络，用于解决序列建模问题。然而，LSTM的记忆单元需要长期记忆，这在某些任务中可能会导致过度拟合或记忆问题。为了解决这个问题，Cho等人在2014年提出了门控循环单元（GRU）。GRU的结构比LSTM更简单，只有两个门（更新门和重置门），可以学习相对较短的依赖关系。在某些情况下，GRU的性能甚至优于LSTM。在本文中，我们将介绍GRU的结构和优势，并
近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的提升，对复杂时间序列数据的预测需求日益增长。传统的预测模型，例如ARIMA和指数平滑法，在处理非线性、多变量以及长序列数据时往往力不从心。而深度学习模型，特别是循环神经网络(RNN)及其变体，由于其强大的非线性拟合能力和对时间序列的天然适应性，成为解决这类问题的有力工具。本文将深入探讨一种基于时间卷积网络(TCN)和门控循环单元(GRU)的混合模型，用于解决
2. **双向门控循环单元网络（BiGRU）**：BiGRU是一种循环神经网络，它具有双向性和门控机制，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型聚焦于序列中具有更高权重的时间步，提高预测的准确性。1. **卷积神经网络（CNN）**：CNN在时间序列预测中可以有效地捕获数据的局部模式和特征，通过卷积操作可以提取输入序列的空间信息。2. CNN提取的特征序列被
1.背景介绍循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)是一种特殊的神经网络，它们具有时间序列处理的能力。RNN的主要优势在于它们可以将输入序列中的信息保留在内部状态中，从而有效地处理长期依赖关系。然而，传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失(vanishing gradient)和梯度爆炸(exploding gradient)的问题，这导致了LSTM(Lon..
本文提出了一种新的时序预测算法，称为VMD-TCN-GRU算法。该算法将变分模态分解（VMD）与时间卷积神经网络（TCN）和门控循环单元（GRU）相结合，以提高时序预测的准确性。VMD用于将原始时序数据分解成多个模态分量，然后TCN和GRU用于对这些模态分量进行建模和预测。实验结果表明，VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上取得了优异的性能。
故障诊断一直是许多行业中的重要问题，特别是在制造业和工程领域。随着技术的不断进步，人们对于提前预测和诊断设备故障的需求也越来越迫切。在过去的几年里，深度学习技术已经在故障预测领域取得了显著的进展。本文将介绍一种基于卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BIGRU）的故障预测算法流程。故障预测算法的目标是通过分析设备的运行数据，提前预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，以避免设备停机和生产
基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU-Attention方
多变量时间序列预测在众多领域，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等，都具有重要的应用价值。相比于单变量时间序列，多变量时间序列包含了更多维度信息，能够更全面地刻画系统的动态特性，但也带来了更高的预测难度。传统的预测方法，例如ARIMA模型和指数平滑法，在处理多变量时间序列时往往表现力不足，难以捕捉复杂的非线性关系和长程依赖。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(R
故障诊断一直是工业界的一个重要问题，尤其是在大规模生产和制造过程中。随着技术的不断发展，人们开始探索使用机器学习和深度学习算法来解决这一问题。本文将介绍一种基于卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）的分类预测算法流程，该算法在故障诊断中具有很高的准确性和可靠性。首先，我们需要明确故障诊断的目标。故障诊断的目的是根据输入的故障数据，准确地判断当前系统是否存在故障，并对故障类型进行分类预测。传统
近年来，深度学习在多个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU）是两种常用的神经网络结构。同时，注意力机制作为一种重要的机制，已经被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域。本研究旨在结合CNN和GRU网络，并引入注意力机制，对多变量时间序列数据进行回归预测。首先，我们使用CNN网络对时间序列数据进行特征提取，利用卷积操作捕捉数据中的局部特征。然后，
故障诊断一直是工业领域中一个重要的任务，它可以帮助企业及时发现和解决设备故障，提高生产效率和质量。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的故障诊断方法得到了广泛关注和应用。本文将介绍一种基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制的故障诊断算法流程，称为CNN-BIGRU-Attention。首先，我们需要明确故障诊断的目标和流程。故障诊断的目标是根据设备的传感器数据和其他相关信息，
def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device): # 隐状态初始化H, = state # 优雅，逗号解包Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z) # 更新门运算 @符号做哈达玛积R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r) # 重置门
电力负荷预测作为电力系统规划、调度和运行的核心环节，对于保障电力系统的安全稳定运行以及优化能源资源配置具有至关重要的作用。准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，减少能源浪费，提高电力系统的效率。然而，电力负荷受到诸多因素的影响，例如气象条件、经济活动、节假日等，表现出复杂的非线性和时序依赖性。传统的统计方法和机器学习方法在处理这些复杂性时面临诸多挑战。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征
1.背景介绍循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)是一种特殊的神经网络，可以处理序列数据，如自然语言、时间序列等。在处理这类数据时，模型需要记住以前的信息以及如何将其与当前输入数据结合起来。为了实现这一点，RNNs 使用了循环连接，使得模型可以在多个时间步骤上重复使用同一组权重。然而，传统的 RNNs 在处理长期依赖关系时存在梯度消失(vanishi...
动手学深度学习笔记
风电功率预测对于风电场的安全稳定运行和电网调度具有重要意义。本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（CGO-MultiAttention-CNN-GRU）的风电功率预测模型。该模型融合了多头注意力机制、卷积神经网络和门控循环单元的优点，能够有效捕捉风电功率序列中的局部和全局特征，并提高预测精度。此外，本文还提出了基于混沌博弈算法对模型进行优化，进一步提升了模型
为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型.首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;
基于卷积神经网络-双向门控循环单元CNN-BIGRU多输入多输出预测，CNN-BIGRU回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
BiGRU模型是在GRU的基础上进行改进和扩展得到的，它包括两个方向的GRU层：一个从头到尾的正向层和一个从尾到头的反向层。这样，BiGRU模型可以同时捕捉序列数据中的正向和反向信息，从而更好地理解数据中的模式和规律。BiGRU模型的隐藏层和输出层之间还可以加入更多的全连接层，使模型能够更充分地学习数据中的特征和结构。它是基于GRU（Gated Recurrent Unit）模型的改进版本，通过引
基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制CNN-BIGRU-Attention分类预测，多特征输入模型。matlab代码，2020版本及以上。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
循环神经网络、LSTM\GRU\总结自李沐老师的动手学深度学习，供自己回顾用
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是当前深度学习领域中非常热门的两个模型。它们在图像处理和序列数据处理方面都取得了显著的成果。本文将介绍如何将CNN和GRU结合起来，实现对多维输入数据的单输出预测。在许多实际问题中，我们需要根据多维输入数据来进行预测。例如，根据一段时间内的气象
本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention）的模型，用于数据多维输入单输出预测。该模型利用卷积神经网络提取数据中的局部特征，并使用双向门控循环单元捕捉数据中的长期依赖关系。此外，该模型还加入了多头注意力机制，以增强模型对不同特征之间的相关性的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能。
去年就已经写的差不多了，现在整理好慢慢更新，本系列主要介绍了风控场景下文本分类的基本方法，对抗文本变异，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及 RNN + CNN，试验完一遍，基本能搞定大部分的文本分类以及文本变异对抗问题。先写到这里了，大家可以看到，深度学习，对于解决语言问题，还是很有优势的，就这么简简单单的一段代码，准确率有了非常大的提升，后面的文章，我
一、引言风能作为一种清洁、可再生能源，近年来在全球范围内得到了快速发展。然而，风电具有间歇性和波动性，其预测精度直接影响着电力系统的稳定性和可靠性。为了提高风电预测精度，近年来涌现了许多预测模型，其中以深度学习模型最为突出。然而，现有深度学习模型在处理风电时间序列数据时，往往面临着以下挑战：**数据特征提取不足：**传统深度学习模型难以充分提取风电时间序列数据中的复杂特征，导致预测精度受限。
CNN-BiGRU-Attention基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制的多变量/时间序列预测 matlab语言要求2020B版本及以上。[3]注意力机制(SE Attention)：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。5.商品仅包含模型代码，价格不包含讲解，发货后可保证运行，但程序类商品不支持退换。程序已调试好，无需更改代码替换Excel数据直接运行！3.直接替换E
通过重置门与更新门，GRU神经网络能够更好地记录历史信息。
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