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  • An enhanced dual inception-attention-BiGRU-attention model integrating . . .
    In this study, we introduce the dual Inception-Attention-BiGRU-Attention (Dual-INABA) model, which integrates dual input streams, BiGRU, and attention mechanisms
  • 独家!新算法: BiTCN-BiGRU-Attention基于双向TCN、双向GRU的多变量回归预测程序，独家原创！直接运行！
    文章介绍了在Matlab2023版及以上平台上，基于BiTCN-BiGRU-Attention模型进行风电预测的方法。 该模型利用膨胀因果卷积增强长期依赖性，结合双向时间特征、残差连接和多头注意力机制，以解决时间序列分析中的梯度问题。
  • 基于CNN-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测
    综上所述，为进一步提高短期负荷预测精度，本文结合卷积神经网络、双向门控循环单元以及注意力机制的各自优点，构建了一种混合预测模型，简称CNN-BiGRU-Attention。
  • 尚未发表！独家创新！BiTCN-BiGRU-Attention一键实现多变量回归预测！先用先发！直接替换Excel出图！
    BiGRU通过结合正向和反向两个GRU，增强了模型的记忆能力，使其能够从两个方向学习数据的动态变化。 与 LSTM 相比，GRU结构更简单，参数更少，能够以较低的计算成本实现强大的序列建模能力。 本文的注意力机制连接在了BiTCN-BiGRU层的后面，为自注意力机制，具体连接方式可以看后文的网络结构！ 注意力机制能使模型能够聚焦于序列中最重要的部分，即使在处理长序列时也不会丢失重要信息，这对于提高模型的解释性和性能都有重要意义。 通过权重分配，注意力层能够加强模型内部特征之间的相互作用，使得模型能够学习到更加复杂和抽象的特征表示。
  • 基于CNN-Agent Attention（代理注意力机制）-BiGRU . . . - 博客园
    针对多变量时间序列预测中存在的长程依赖建模困难与计算效率矛盾问题，本文提出一种融合卷积神经网络（CNN）、代理注意力机制（Agent Attention）与双向门控循环单元（BiGRU）的混合模型。 通过引入代理令牌（Agent Tokens）重构注意力计算范式，将传统注意力机制的二次复杂度降至线性，同时保留全局上下文建模能力。 实验表明，在能源电力负荷、交通流量等6个真实数据集上，该模型较CNN-BiGRU和CNN-Attention-BiGRU的MAE平均降低12 7%和8 3%，推理速度提升41%，为高维时序预测提供了高效解决方案。 多变量时间序列预测；代理注意力机制；双向门控循环单元；计算复杂度优化；长程依赖建模
  • Attention-Based CNN-BiGRU-Transformer Model for Human Activity . . . - MDPI
    By integrating parallel BiGRU and Transformer modules with an attention-based fusion mechanism, the model effectively captures both local and global temporal dependencies, enhances spatial–temporal feature representation, and demonstrates strong generalization ability
  • HelloCC1422 CNN-BiGRU-Attention - GitHub
    Contribute to HelloCC1422 CNN-BiGRU-Attention development by creating an account on GitHub
  • 双向门控循环单元（BiGRU）详解、代码实现与应用 | AwesomeML
    双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，简称BiGRU）通过同时考虑序列的前后信息，为序列建模提供了更全面的视角。 本文将带领深度学习初学者从基础概念到代码实现，系统掌握BiGRU的核心原理与应用技巧，帮助你构建更强大的序列模型。
  • Hybrid CNN–BiGRU model with attention mechanism for enhanced short-term . . .
    This study proposes an attention-driven CNN–BiGRU hybrid model for short-term load forecasting, designed to effectively capture spatial and temporal dependencies in multivariate power system data
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的时间序列预测Matlab代码
    b0385 README md-代码预览-融合CNN、BIGRU与Attention机制，提供R2、MAE等多指标评估，代码结构清晰注释详尽，支持自定义数据替换，适用于Matlab 2020及以上版本。





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