多維時序 | MATLAB實現CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷積網絡結合雙向門控循環單元網絡融合多頭注意力機制多變量時間序列預測

預測效果

基本介紹

多維時序 | MATLAB實現CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷積網絡結合雙向門控循環單元網絡融合多頭注意力機制多變量時間序列預測。

模型描述

多維時序 | MATLAB實現CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷積網絡結合雙向門控循環單元網絡融合多頭注意力機制多變量時間序列預測，用于處理時間序列數據；適用平臺：Matlab 2023及以上
1.data為數據集，格式為excel，4個輸入特征，1個輸出特征，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預測；
2.主程序文件，運行即可；
3.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下載區獲取數據和程序內容；
注意程序和數據放在一個文件夾，運行環境為Matlab2023b及以上。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式1：同等價值程序兌換；
• 完整程序和數據獲取方式2：私信博主回復MATLAB實現CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷積網絡結合雙向門控循環單元網絡融合多頭注意力機制多變量時間序列預測獲取。

%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
————————————————
版權聲明：本文為CSDN博主「機器學習之心」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154

參考資料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501