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时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解(VMD)2. 双向时域卷积(BiTCN)3. 双向门控单元(BiGRU)4. 注意力机制(Attention)总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积
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苍鹰来啦!快来看呀!NGO-BiTCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化多重双向深度学习回归预测
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SCI一区 | WOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测(Matlab)
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独家原创 | Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测
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C刊级 | Matlab实现GWO-BiTCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测
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C刊级 | Matlab实现DBO-BiTCN-BiGRU-Attention蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测
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时序预测 | MATLAB实现BiTCN双向时间卷积神经网络的时间序列预测
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时序预测 | Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测
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多维时序 | MATLAB实现BiTCN-selfAttention自注意力机制结合双向时间卷积神经网络多变量时间序列预测
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回归预测 | Matlab实现BiTCN基于双向时间卷积网络的数据回归预测
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【原创】一键实现CPO-BiTCN-BiGRU预测!24年顶级SCI算法优化!先用先发!直接替换Excel出图!
声明:文章是从本人公众号中复制而来,因此,想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友,可关注我的公众号:强盛机器学习,不定期会有很多免费代码分享~ 目录 数据介绍 模型介绍 1.BiTCN层 2.BiGRU层 3.基于CPO算法优化的BiTCN-BiGRU模型 创新点 构建BiTCN-BiGRU创新点在于: 使用CPO冠豪猪优化算法创新点在于: 结果展示 完整
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