Attention
机制的CNN
-BiGRU（卷积神经网络+双向GRU+注意力机制）短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构，提取反映负荷复杂动态变化的高维特征；将所提特征向量构造为时间序列形式作为 BiGRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入 Attention
机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予 BiGRU 隐含 状态不同的权重，减少历史信息的丢失并加强重要信息的影响，最后完成短期负荷预测。最后与BP、BiGRU、BiGRU-Attention进行对比，验证方法有效性。相关原理可以看下面这个老哥的文章，我们和他的区别在于采用的BiGRU.
提出了一种基于 Attention 机制的卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)-GRU (gated recurrent unit)短期电力负荷 预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构，提取反映负荷复杂动态变 化的高维特征；将所提特征向量构造为时间序列形式作为 GRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入 Attention 机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予 GRU 隐含
基于卷积双向长
短期
记忆网络结合
注意力机制
(
CNN
-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
基于卷积双向长
短期
记忆网络结合
注意力机制
(
CNN
-BILSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
基于卷积双向长
短期
记忆网络结合SE
注意力机制
的时间序列预测
单输出单输出，时间序列预测。
运行环境Matlab2021及以上。
评价指标包括：MAE、MBE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
3、相关技术
相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，准确率不会差多少，并且相比之下GRU更容易进行训练，能够很大程度上提高训练效率，因此硬件资源有限时会更倾向于使用GRU。
GRU结构图如下：
4、完整代码和步骤
此代码的依赖环境如下：
tensorflow==2.5.0
numpy==1.19.5
keras==2.6.0
matplotlib==3.5.2
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「AI信仰者」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/qq_30803353/article/details/129108978
基于卷积-双向长
短期
记忆网络结合SE
注意力机制
(
CNN
-BiLSTM-SE Attention)的回归预测
1.运行环境Matlab2020b及以上；
2.输入7个特征，输出1个变量；
3.多输入单输出数据回归预测。
CNN
-BiLSTM-Attention
CNN
-BiLSTM-SE
[-0.058550 0.125846 -0.083195 0.031818 -0.183519…], —>’,’
[0.087197 -0.083435 0.057956 0.143120 -0.000068…], ---->‘的’
每一行都是一个词的向量，最后两行是随机生成的正态分布数据，对应下面的UNK和BLA...
注意力的定义描述
注意力是一个心理学概念，属于认知过程的一部分，是一种导致局部刺激的意识水平提高的知觉的选择性的集中。在与人类意识有关的许多认知过程（决策、记忆、情绪等）中，注意被认为是最具体的，由于它与知觉的关系非常密切。
注意力是在突触水平上进行操作，提高对输入信号的敏感性，并锐化这些信号的精确度，选择性地提高吸引注意力信息的传输，同时降低噪音水平，或干扰注意力信息的传输。注意力能通过选择性改变突触的“权重”，强化所有包括噪音在内感觉输入的感官特征，从而重塑神经感觉。
注意力是一个用来分配有限的信息处理
好的，我可以为您提供一个带有
注意力机制
的
cnn
-
bigru
的模型。这个模型可以用于文本分类和情感分析等任务。具体实现可以参考以下步骤：
1. 首先，我们需要使用卷积
神经网络
（
CNN
）来提取文本中的特征。我们可以使用多个卷积层和池化层来提取不同层次的特征。
2. 接下来，我们使用双向GRU（Bi-GRU）来对文本进行编码。Bi-GRU可以捕捉文本中的上下文信息，并生成一个固定长度的向量表示。
3. 然后，我们使用
注意力机制
来加强模型的表现力。
注意力机制
可以帮助模型更好地关注文本中的重要信息。
4. 最后，我们将注意力加权的文本向量输入到一个全连接层中进行分类。
以上就是一个带有
注意力机制
的
cnn
-
bigru
的模型的实现步骤。希望对您有所帮助。
ottorlid:
