多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测

目录

    • 多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 往期精彩
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言
1.CNN-GRU-Attention多输出回归预测,多输入多输出 , matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高~
2.直接替换数据即可用,适合新手小白~
3.附赠案例数据,如图所示,实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图~

程序设计

  • 完整程序和数据下载方式私信博主回复:MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测
miniBatchSize = 32;options = trainingOptions("adam", ...MaxEpochs=3, ...MiniBatchSize=miniBatchSize, ...InitialLearnRate=0.005, ...LearnRateDropPeriod=2, ...LearnRateSchedule="piecewise", ...L2Regularization=5e-4, ...SequencePaddingDirection="left", ...Shuffle="every-epoch", ...ValidationFrequency=floor(numel(featuresTrain)/miniBatchSize), ...ValidationData={featuresValidation,labelsValidation}, ...Verbose=false, ...Plots="training-progress");
net = trainNetwork(featuresTrain,labelsTrain,layers,options);    
function features = extractFeatures(X,afe)features = log(extract(afe,X) + eps);
features = permute(features, [2 3 1]);
features = {features};end

往期精彩

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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261

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