基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等_基于cnn-gru的时间序列预测

基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。
可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
标记注释清楚，可直接换数据运行。
代码实现训练与测试精度分析。

基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。

时间序列预测一直是数据领域中的一个重要问题，因为在很多应用场景中，我们需要预测未来的趋势和走向。而基于深度学习的时间序列预测方法已经取得了很大的进展。其中，卷积神经网络和门控循环单元是两个非常常见的深度学习模型，它们被广泛应用于时间序列预测领域。而将这两种模型结合起来，能够更好地捕获时间序列数据中的特征，提高预测精度。

我们基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，实现了风电功率预测、电力负荷预测等应用场景，并取得了很高的预测精度。该程序的核心是一个（CNN-GRU）模型，它能够自动学习时间序列中的特征，并根据历史数据进行预测。

具体来说，该（CNN-GRU）模型是由两个部分组成的。第一个部分是卷积神经网络（CNN），它能够将时间序列数据转换成一系列特征图，捕获序列数据的空间信息。第二个部分是门控循环单元（GRU），它能够将这些特征图输入到循环神经网络中，捕获序列数据的时间信息，并进行预测。

该程序实现了代码的训练和测试精度分析。训练过程中，我们使用了权重衰减、随机数据增强等技术，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。测试过程中，我们采用了常见的预测性能指标和误差分析方法，从多个角度评估了模型的预测精度。

除此之外，该程序还具有标记注释清楚、可直接换数据运行等特点，使得用户可以方便地使用该程序进行时间序列预测任务。同时，该程序还具有很好的扩展性和可定制性，用户可以根据自己的需求进行二次开发和优化。

综上所述，基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序具有很高的预测精度和很好的可复用性，可以在风电功率预测、电力负荷预测等应用领域中发挥重要作用。该程序的实现和分析，对于研究深度学习在时间序列预测中的应用，具有重要的参考价值。

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