目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量、多输入时序回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过CNN神经网络提取数

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文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测，SSA-CNN-GRU多维时间序列预测评价指标包括

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在这篇文章中为了优化光流估计，首先在correlationvolume的像素上进行邻域采样得到lookups特征（增强特征相关性，也可以理解为感受野），之后直接使用以CNN-GRU为基础的迭代优化网

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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。CNN主要用于处理图像数据，而GRU则适用于处理时序数据。将这两种模型结合起来可以有效地进行单维时间序列预测。在使用CNN-G

鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述1.Matlab实现WOA-CNN-GRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上；2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）和门控循环单元（GatedRecurrentU

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2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍结合1D时序-2D图像多模态融合的CNN-GRU

MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入单输出回归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MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测，CNN-GRU

时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU卷积门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU卷积门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价

要实现1DCNN-GRU进行故障诊断，您可以使用以下Python代码作为参考：首先，导入所需的库：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv1D,MaxPooling1D,GlobalAveragePooling1D,GRU,Densefromtensorflow.keras.modelsimpo

时间序列预测目录时间序列|MATLAB实现CNN-GRU-Attention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MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测，CNN-GRU

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多元回归分析|CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练结束

基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接换数据运行。代码实现训练与测试精度分析。ID:8150674120205144

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回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出目录回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍MATLAB

⛄一、CNN-GRU数据预测1理论基础1.1CNN算法负荷序列数据为一维数据，用一维卷积核对数据进行卷积处理，以获取数据的特征。

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分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境

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多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b

本篇文章主要为学习其模型思想。引言卷积神经网络(CNN)作为在图像处理、计算机视觉等领域被广泛应用的模型，其特殊的网络结构通过共享权重的特性可以很好地处理高维稀疏特征，对非时序特征的空间结构关系进行有效建模。将时序概念引入网络结构的门控循环单元神经网络(GRU)和长短期神经网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的特殊变种，被广泛地应用到了各个领域，并取得了不错的效果。不仅很好地解决了RNN的梯

MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)目录MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)效果一览基本介绍模型搭建程序设计学习总结往期精彩参考资料效果一览基本介绍

BEFORECNN:卷积神经网络CNN-GRU(卷积门控循环单元)ROC:一种曲线FILEABSTRACT基本描述道岔是铁路设备的关键部件转辙机同样是铁路设备的重要部件主要用来转换道岔当前现状目前我国铁路运行监测系统通过对转辙机进行定期检修和设天窗点维修的手段来保证转辙机安全可靠的运行依靠人工的经验对转辙机进行故障识别

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