多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

目录

    • 多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测_第1张图片

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基本介绍

MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测,CNN-GRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。

模型描述

Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
2.CNN_GRU_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可;
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容;
注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。

注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。
4.注意力机制模块:
SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元,为模型添加了通道注意力机制,该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重,针对不同的任务增强或者抑制对应的通道,以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图,总体分为三步:首先是Squeeze 压缩操作,对空间维度的特征进行压缩,保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化,并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得,空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作,它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。如公式所示,s为激励操作的输出,σ为激活函数sigmoid,W2和W1分别是两个完全连接层的相应参数,δ是激活函数ReLU,对特征先降维再升维。最后是Reweight操作,对之前的输入特征进行逐通道加权,完成原始特征在各通道上的重新分配。

1
2

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主获取。
        % GRU输出
        gruLayer(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')
        dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')
        % 全连接层
        fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
        regressionLayer('Name','output')    ];

    layers = layerGraph(layers);
    layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0
    mydevice = 'gpu';
else
    mydevice = 'cpu';
end
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs',MaxEpochs, ...
        'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',learningrate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',56, ...
        'LearnRateDropFactor',0.25, ...
        'L2Regularization',1e-3,...
        'GradientDecayFactor',0.95,...
        'Verbose',false, ...
        'Shuffle',"every-epoch",...
        'ExecutionEnvironment',mydevice,...
        'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;
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版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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