基于GRU时间序列预测Python程序_gru模型用于预测

 

 

基于GRU预测模型

 

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 

           2、单步预测，多步预测，自动切换

           3、基于Pytorch架构

           4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）

           5、数据从excel文件中读取，更换简单

           6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

  

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

http://t.csdnimg.cn/El450

 

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黑科技小土豆的博客_CSDN博客-深度学习,32单片机领域博主

 

 

 

GRU（Gated Recurrent Unit）模型是一种改进的循环神经网络（RNN），能够有效地处理长序列数据，可用于处理文本、音频、图像、时间序列等不同类型的数据。相对于传统的RNN，GRU模型通过引入门控机制来减轻了梯度消失和梯度爆炸的问题，具有更好的长期记忆能力。

GRU模型采用了两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate）。重置门用于控制模型是否需要将当前输入与历史状态进行关联，更新门用于控制历史状态的遗忘程度和新状态的加入程度，从而实现动态地“遗忘”和“记忆”历史信息。

GRU模型的优点包括：

1. 相较于传统RNN模型，GRU模型能够更好地避免梯度消失和梯度爆炸问题，有效处理长期依赖。
2. GRU模型训练速度较快，因为其门控机制降低了所需的参数数量。

因此，我们可以看到本模型采用GRU结构，具有处理长期序列数据、避免梯度消失爆炸问题、训练速度快等优点。

 

class GRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"):
        super().__init__()
        self.device = device
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.batch_size = batch_size
        self.gru = nn.GRU(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)
 
    def forward(self, input_seq):
        batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1]
        h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device)
        output, h = self.gru(input_seq, h_0)
        return output, h