做海鱼的网站,网站后期维护怎么做,wordpress进入控制台,创建app软件多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介…多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测用于处理时间序列数据适用平台Matlab 2023及以上 1.data为数据集格式为excel4个输入特征1个输出特征考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 2.主程序文件运行即可 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE可在下载区获取数据和程序内容 注意程序和数据放在一个文件夹运行环境为Matlab2023b及以上。 程序设计 完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测获取。 %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- %% 数据集分析 outdim 1; % 最后一列为输出 num_size 0.7; % 训练集占数据集比例 num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度 %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- %% 划分训练集和测试集 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); ———————————————— 版权声明本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154 参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501