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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

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💥1 概述

CNN-BiGRU-Attention模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元网络（BiGRU）和注意力机制的时间序列预测算法。这种结合能够充分利用不同网络结构的优势，提高时间序列预测的准确性和稳定性。

1. **卷积神经网络（CNN）**：CNN在时间序列预测中可以有效地捕获数据的局部模式和特征，通过卷积操作可以提取输入序列的空间信息。这有助于模型学习数据中的局部模式，例如周期性、趋势等。

2. **双向门控循环单元网络（BiGRU）**：BiGRU是一种循环神经网络，它具有双向性和门控机制，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。BiGRU可以同时考虑过去和未来的信息，从而更好地建模序列中的上下文信息。

3. **注意力机制**：注意力机制使模型能够动态地学习到输入序列中不同部分的重要性，从而在预测时更加关注对预测有贡献的信息。在时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型聚焦于序列中具有更高权重的时间步，提高预测的准确性。

整个模型的工作流程可以简要描述如下：

1. 输入的时间序列数据首先通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取，得到表示时间序列空间特征的高级表示。

2. CNN提取的特征序列被送入双向门控循环单元网络（BiGRU）中，BiGRU网络将同时考虑过去和未来的信息，捕捉序列中的长期依赖关系。

3. BiGRU输出的隐藏状态序列通过注意力机制进行加权，得到加权后的表示，这些表示考虑了不同时间步的重要性。

4. 最后，加权后的表示被送入输出层进行时间序列的预测。

这种结合了CNN、BiGRU和注意力机制的模型能够更有效地捕获时间序列数据中的特征和模式，从而提高预测的准确性和鲁棒性。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2]王伟,孙玉霞,齐庆杰,等.基于BiGRU-attention神经网络的文本情感分类模型[J].计算机应用研究, 2019.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0413.

[3]程建刚,毕凤荣,张立鹏,等.基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究[J].内燃机工程, 2021, 42(4):8.

🌈4 Matlab代码实现