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:8150
674120205144
我就像你一样丶っ疯狂
基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。
时间序列预测一直是数据科学领域的重要研究方向之一。在许多实际应用中，预测未来的趋势和模式对于业务决策具有重要意义。风电功率预测和电力负荷预测就是其中两个典型的应用场景。
风电功率预测是指根据历史风速和其他气象因素数据，通过建立数学模型，对未来某一时间段内的风电功率进行预测。准确的风电功率预测能够帮助电力公司合理调度发电机组，提前做好备用电力的准备，从而提高风电发电效益和电网稳定性。而电力负荷预测是预测未来某一时间段内电力负荷的需求量，这对于电力公司的发电计划和电网调度也具有重要意义。
传统的风电功率预测和电力负荷预测方法主要依赖于统计学模型和时间序列分析方法。然而，这些方法往往对特征的提取和模式的捕捉存在一定的局限性。近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）等模型在时间序列预测领域取得了显著的成果。
基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序就是一种典型的深度学习模型，它能够通过对输入数据进行卷积特征提取和时序信息建模，实现高精度的预测结果。其中，CNN负责提取输入数据中的空间特征，而GRU则能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而综合考虑了空间和时间信息的影响。
该程序的优点之一是标记注释清楚，使用者可以很方便地对其中的代码进行修改和替换，以适应不同的数据集和应用场景。用户只需更换输入数据并运行程序，便能得到相应的预测结果。这大大节省了用户的时间和精力，并且减少了错误的可能性。
另外，该程序还提供了训练和测试精度分析功能，用户可以通过对模型进行训练和测试，评估模型的性能和预测精度。这对于模型的改进和优化具有重要意义，也为用户提供了一个评估模型可靠性的依据。
综上所述，基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序具有高预测精度、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等优点。它在风电功率预测、电力负荷预测等应用场景中都能发挥出色的效果。随着深度学习和时间序列预测领域的不断发展，相信这样的程序将在未来的应用中得到更广泛的应用。
相关的代码,程序地址如下：http://wekup.cn/674120205144.html
MATLAB实现
CNN
-
GRU
卷积门控循环单元
时间序列预测
（完整源码和数据）
卷积门控循环单元
时间序列预测
，数据为单变量时间序列数据,
程序
乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2020b及以上，运行主
程序
即可。
带火炬的递归神经网络
有几种模型，例如RNN，LSTM，
GRU
和双向LSTM /
GRU
。 我的一个项目与使用LSTM，
GRU
等从每日天气温度
预测
数据获得的时间序列数据有关。
数据集下载链接
减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：
贝叶斯优化是一种参数优化的方法，它通过不断地尝试不同的参数组合来寻找最优解。
CNN
-
GRU
是一种结合了卷积神经网络和门控循环单元的模型，
适用
于
时间序列预测
问题。在Matlab中，我们可以利用贝叶斯优化算法来寻找
CNN
-
GRU
模型的最佳参数组合，从而提高模型的
预测
性能。
首先，我们需要在Matlab中构建
CNN
-
GRU
模型，并定义一些需要优化的超参数，比如卷积层的数量、滤波器大小、
GRU
单元的数量等。然后，我们可以使用Matlab内置的贝叶斯优化函数，比如"bayesopt"来进行参数优化。这个函数会不断地探索参数空间，尝试不同的参数组合，并根据
预测
性能来调整参数值，直到找到最优的参数组合为止。
在实现过程中，我们需要定义一个性能评估函数，用来衡量模型在
训练
集和验证集上的
预测
性能。这个评估函数可以基于模型的准确率、均方根误差或其他指标来定义。贝叶斯优化算法会根据这个评估函数的反馈，不断地调整参数值，直到找到最佳参数组合为止。
最后，我们可以利用得到的最佳参数组合，重新
训练
CNN
-
GRU
模型，并在
测试
集上进行
时间序列预测
。通过贝叶斯优化算法的帮助，我们可以更快地找到最佳的参数组合，从而提高模型的
预测
性能，让模型更加
适用
于
时间序列预测
问题。
