CNN-GRU-Attention负荷预测模型
简介
本仓库提供了一个名为 cnn-gru-attention.zip 的资源文件，该文件包含了基于CNN-GRU-Attention模型的负荷预测Python程序。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），旨在提高负荷预测的准确性和效率。
资源文件内容
cnn-gru-attention.zip 文件中包含了以下内容：
- Python程序文件：用于实现CNN-GRU-Attention负荷预测模型的核心代码。
- 数据集：用于训练和测试模型的负荷数据集。
- 配置文件：包含模型参数和训练配置的文件。
- 说明文档：详细介绍了模型的架构、训练步骤以及如何使用该程序进行负荷预测。
使用方法
- 解压文件：首先将
cnn-gru-attention.zip文件解压到本地目录。 - 安装依赖：确保已安装所有必要的Python库，如TensorFlow、Keras等。
- 运行程序：按照说明文档中的步骤，运行Python程序进行模型训练和负荷预测。
注意事项
- 请确保在运行程序前已正确配置Python环境。
- 数据集的格式和内容应符合程序的要求，否则可能需要进行预处理。
- 模型的训练时间可能较长，建议在性能较好的机器上运行。
贡献
欢迎对该项目进行改进和优化。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。