时间序列预测，利用GRU模型预测客流、车流时间序列

使用GRU网络预测时间序列数据

数据集和词向量压缩包里都有，无需额外下载，到手即用。 通过pytorch实现gru循环神经网络模型，并对电影评价数据进行分类。 gru.pt是内部已经训练好的模型，可以直接使用。 gru.py是模型构建部分。 main.py是模型训练部分，你们可以在这里调参训练出自己模型。 use.py是模型使用部分，可以直接在这里调用训练好的模型。 详细步骤文档里都有介绍，喜欢就下载吧。

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。

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洛伦兹系统的预测-GRU算法

内容 如此处所述，通过层归一化扩展标准keras LSTM和GRU层。 用法示例 这些图层可以像普通图层一样容易使用： from LayerNormalizationRNN import LSTM , GRU inputs = Input ( shape = ( maxlen ,)) x = Embedding ( max_features , 128 )( inputs ) x = LSTM ( 64 , layer_to_normalize = ( "input" , "output" , "recurrent" ), normalize_seperately = True )( x ) # x = GRU(64, layer_to_normalize=("input_gate", "input_recurrent", "recurrent_gate", "recurrent_rec

基于GRU神经网络模型预测未来电力系统材料价格源码。

基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

# 在 Simulink上使用任意时间序列模型进行递归预测 包括ARIMAX、LSTM、GRU和SSM模型。 让我们在 Simulink 上运行时间序列预测！！​ ＃＃ 介绍 本页具体介绍如何针对以下需求实现时间序列模型。 - 在开发中的 Simulink 模型上构建深度学习功能​ - 在 Simulink 上尝试各种时间序列模型​ - 在 Simulink 模型上实现 MATLAB 产品系列支持的功能​ 每个文件夹都有 MATLAB 代码和 Simulink 模型，它们的名称分别对应于时间序列模型或神经网络层。 ## 关键要点 它们提供了递归预测时间序列的功能，每个示例都描述了如何在 Simulink 上实现它们的功能并通过 MATLAB Function 模块调用它们。该技术不仅适用于上述产品，还可以采用其他产品提供的附加功能进行时间​​序列分析，特别是回归， ＃＃ 要求 * MATLAB * 模拟链接 * 深度学习工具箱 * 计量经济学工