目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN（卷积神经网络）部分
4.2 GRU（门控循环单元）部分
4.3 Attention机制部分
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
...................................................................%CNN-GRU-ATT
layers = func_model(Dim);%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 1500, ... 'InitialLearnRate', 1e-4, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... 'LearnRateDropPeriod', 1000, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false);%训练
Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
1164.算法理论概述
CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征，GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系，而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。
4.1 CNN（卷积神经网络）部分
在时间序列回归任务中，CNN用于捕获局部特征和模式：
4.2 GRU（门控循环单元）部分
GRU用于捕捉时间序列的长期依赖关系：
4.3 Attention机制部分
最后，通过反向传播算法调整所有参数以最小化预测误差，并在整个训练集上迭代优化模型。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
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