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  • 多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出


    多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出

    目录

      • 多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向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

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    基本介绍

    MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出,运行环境Matlab2020及以上。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiGRU单元。
    Matlab实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出预测
    1.data为数据集,10个输入特征,3个输出变量。
    2.MainCNN_BiGRUNM.m为主程序文件,运行环境Matlab2020b及以上。
    3.命令窗口输出MAE、MBE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。

    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-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出。
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %%
    % 层设置,参数设置
    inputSize = size(xnorm{1},1);   %数据输入x的特征维度
    outputSize = size(ynorm,2);     %数据输出y的维度  
    numhidden_units1=50;            %网络单元
    numhidden_units2= 20;
    numhidden_units3=100;
    %%
    % gru
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
    %%  参数设置
    options = trainingOptions('adam', ...       % Adam 梯度下降算法
        'MiniBatchSize', 100, ...               % 批大小
        'MaxEpochs', 1000, ...                  % 最大迭代次数
        'InitialLearnRate', 1e-2, ...           % 初始学习率
        'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...   % 学习率下降
        'LearnRateDropFactor', 0.1, ...         % 学习率下降因子
        'LearnRateDropPeriod', 700, ...         % 经过700次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
        'Shuffle', 'every-epoch', ...           % 每次训练打乱数据集
        'ValidationPatience', Inf, ...          % 关闭验证
        'Plots', 'training-progress', ...       % 画出曲线
        'Verbose', false);
    %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %%  训练模型
    net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);
    %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %%  仿真预测
    t_sim1 = predict(net, p_train); 
    t_sim2 = predict(net, p_test ); 
    
    
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    往期精彩

    MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测
    MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测
    MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测

    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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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132945547
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