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多维时序 | Matlab实现BiGRU-Mutilhead-Attention双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时序预测
目录
- 多维时序 | Matlab实现BiGRU-Mutilhead-Attention双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时序预测
- 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.多维时序 | Matlab实现BiGRU-Mutilhead-Attention双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时序预测(完整源码和数据)
2.运行环境Matlab2023及以上,excel数据集,多列输入,单列输出,方便替换数据,考虑历史特征的影响;
3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MAPE、MSE等,代码质量极高。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现BiGRU-Mutilhead-Attention双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时序预测。
clc;clear;close all;format compact
tic
clc
clear alloptions = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 70, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... % 训练850次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691
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