基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

内容概要：本文详细介绍了两种用于多特征用电负荷预测的深度学习组合模型——CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention。通过对30分钟粒度的真实电力数据进行处理，包括数据预处理、滑动窗口生成、归一化等步骤，作者构建并优化了这两种模型。模型结构中，CNN用于提取局部特征，LSTM/GRU处理时序依赖，Attention机制赋予关键时间点更高的权重。实验结果显示，CNN-GRU-Attention模型在RMSE和MAPE指标上略优于CNN-LSTM-Attention，但在电价波动剧烈时段，LSTM版本更为稳定。此外，文中还讨论了模型部署时遇到的问题及其解决方案，如累积误差增长过快、显存占用高等。 适合人群：从事电力系统数据分析、机器学习建模的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于时序预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电力负荷的场景，如电网调度、能源管理和智能电网建设。目标是提高预测精度，降低预测误差，从而优化电力资源配置。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和模型架构图，帮助读者更好地理解和复现实验。同时，强调了数据预处理和特征选择的重要性，并分享了一些实用的经验技巧，如特征归一化、Attention层位置的选择等。

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本文深入探讨了如何利用深度学习技术对Python程序进行预测。我们将重点介绍CNN-GRU-Attention模型，这是一种结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的先进模型。文章将从模型的理论基础出发，逐步引导读者理解其工作原理，并提供实际的代码示例，展示如何在Python中实现这一模型。内容适合对深度学习和自然语言处理有一定了解的开发者，以及对使用机器学习技术进行代码预测感兴趣的研究人员。 适用人群： - 机器学习工程师 - 数据科学家 - Python开发者 - 自然语言处理研究人员 使用场景： - 代码自动补全和预测 - 程序错误检测和调试 - 软件开发中的智能辅助工具 关键词 深度学习

将GRU与CNN的输出整合输出

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入回归预测预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据,输入12个特征，输出单个变量，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。

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。

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入时序预测（完整源码和数据） 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出 运行环境MATLAB2020b及以上，运行程序即可。