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中国纵横168网站建设系统,网站横幅怎么做,北京王府井攻略,天津网站建设公司排名程序名称#xff1a;基于RFAConv-BiGRU的多变量时间序列预测 实现平台#xff1a;python—Jupyter Notebook 代码简介#xff1a;构建了基于RFAConv#xff08;感受野注意力卷积#xff09;-BiGRU#xff08;双向门控循环单元#xff09;多变量时间序列预测。高创新点…程序名称基于RFAConv-BiGRU的多变量时间序列预测实现平台python—Jupyter Notebook代码简介构建了基于RFAConv感受野注意力卷积-BiGRU双向门控循环单元多变量时间序列预测。高创新点原创未发表注释超详细几乎每行一注释。限量。RFAConvReceptive-Field Attention Convolution的核心原理是通过引入感受野注意力Receptive-Field Attention, RFA机制来解决传统卷积操作中参数共享的问题并增强卷积层对局部特征的捕捉能力。1.感受野注意力Receptive-Field Attention, RFA感受野空间特征Receptive-Field Spatial FeatureRFAConv 的关键在于引入了感受野空间特征的概念。与传统的空间注意力机制如CBAM和CA不同RFA 不仅关注空间特征还特别关注感受野内的空间特征。感受野空间特征是根据卷积核的大小动态生成的每个感受野内的特征被视为一个独立的单元。动态权重分配RFA 通过为每个感受野内的特征分配不同的权重解决了传统卷积操作中参数共享的问题。这种动态权重分配使得模型能够更好地捕捉局部特征的差异从而提高特征提取的效率。2.RFAConv 的结构感受野特征提取RFAConv 使用一种快速的方法如Group Convolution来提取感受野空间特征而不是传统的 Unfold 方法。这种方法不仅提高了效率还减少了计算开销。注意力权重生成通过全局平均池化AvgPool和1×1卷积1×1 group convolution生成每个感受野内的注意力权重。这些权重通过softmax函数进行归一化以强调每个特征的重要性。特征融合最终RFAConv 将生成的注意力权重与感受野空间特征相乘得到加权后的特征图。这些特征图再通过一个标准的卷积操作如3×3卷积进行进一步的特征提取。原文RFAConv的提出用于机器视觉领域现有大部分结合该算法的文献也都是应用于图像识别等如结合YOLO本代码创新性的将RFAConv与双向门控循环单元结合应用于时间序列预测。RFAConv的核心在于动态分配感受野权重彻底解决传统卷积的“一刀切”问题。在代码里它通过三步精准操作实现第一步用AveragePooling2D池化窗口卷积核大小对输入做局部聚合生成感受野基础特征接着用Conv2D1×1分组卷积groupsin_channel将特征通道扩展为in_channel * (kernel_size²)再通过softmax在感受野维度上归一化权重比如3×3核就生成9个权重动态强调关键区域。第二步用标准卷积kernel_size生成原始特征经BatchNormalization和ReLU激活后与第一步的权重相乘feature * weight实现局部特征加权。第三步通过transpose和reshape重排张量比如把(8, 3, 3, 10, 10)转成(8, 3, 30, 30)再用Conv2D输出最终特征图。整个过程像给每个时间点“配专属眼镜”——比如光伏数据中RFAConv会自动放大骤变点如云层遮挡的权重而忽略平稳区域让模型更聚焦关键模式。模型把RFAConv嵌入时间序列处理的“黄金链条”输入数据先被Reshape成(batch, time_steps, features, 1)像把时间线压成单通道图像RFAConvin_channel1, out_channel32精准提取局部特征后立刻用Reshape转为(batch, sequence_length, features)——这步超关键它把二维卷积输出无缝喂给BiGRU。BiGRU作为“时间侦探”用双向结构正向看趋势、反向看回溯捕捉长距离依赖而RFAConv的加权特征就像给BiGRU的“情报包”比如光伏出力的早高峰和晚高峰RFAConv已提前标出关键时段BiGRU就能更高效地串联这些片段。最后BiGRU输出经Dropout防过拟合接全连接层输出预测值。这种组合绝了——RFAConv负责“局部火眼金睛”BiGRU负责“全局战略推演”代码里每行注释都超到位连reshape的维度计算都写得明明白白太走心了参考文献《RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional Operation》代码获取方式【原创改进代码】基于RFAConv感受野注意力卷积-BiGRU双向门控循环单元多变量时间序列预测预测集评价指标:均方误差 (MSE): 0.008375平均绝对误差 (MAE): 0.049102均方根误差 (RMSE): 0.091514决定系数 (R²): 0.907157