时序预测 | MATLAB实现BiGRU双向门控循环单元时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现BiGRU双向门控循环单元时间序列预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现BiGRU双向门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是一种常用的门控循环神经网络 。

程序设计

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%% GRU 层设置，参数设置
inputSize = size(inputn,1);   %数据输入x的特征维度
outputSize = size(outputn,1);  %数据输出y的维度  
numhidden_units1=50;
numhidden_units2=300;
numhidden_units3=100;
%% gru
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)                 %输入层设置
    gruLayer(numhidden_units1,'name','hidden1')  %隐藏层学习层设置(cell层）
    dropoutLayer(0.2,'name','dropout_1')          %隐藏层权重丢失率，防止过拟合
    gruLayer(numhidden_units2,'Outputmode','sequence','name','hidden2')%隐藏层
    dropoutLayer(0.3,'name','dropout_2')          %隐藏层权重丢失率，防止过拟合
    gruLayer(numhidden_units3,'name','hidden3')  %隐藏层
    dropoutLayer(0.2,'name','dropout_3')          %隐藏层权重丢失率，防止过拟合
    fullyConnectedLayer(outputSize)               %全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） 
    regressionLayer('name','out')];               %回归层（因为预测值为连续值，所以为回归层） 
%% trainoption(gru)
opts = trainingOptions('adam', ...      %优化算法
    'MaxEpochs',800, ...                %遍历样本最大循环数
    'GradientThreshold',1,...           %梯度阈值
    'ExecutionEnvironment','cpu',...    %运算环境
    'InitialLearnRate',0.005, ...       %初始学习率
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...% 学习率计划
    'LearnRateDropPeriod',160, ...      %epoch后学习率更新
    'LearnRateDropFactor',0.8, ...      %学习率衰减速度
    'Verbose',0, ...                    %命令控制台是否打印训练过程
    'Plots','training-progress'...      %打印训练进度
    );
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 网络训练
tic
net = trainNetwork(inputn,outputn,layers,opts);
% 滚动预测
toc;
[net,bn] = predictAndUpdateState(net,inputn);
outputnn=mapminmax('reverse',bn,outputps);
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/126805601
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/126805601