回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。
1.MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测；
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.麻雀算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

模型描述

麻雀算法是一种启发式优化算法，可以用来寻找函数的最优解。卷积门控循环单元是一种神经网络结构，可以用于序列建模任务。多输入单输出回归预测是一种常见的机器学习任务，即给定多个输入变量，预测一个输出变量的值。
将这三个部分结合起来，可以采用麻雀算法来优化CGRU网络的超参数，以最小化多输入单输出回归预测任务的损失函数。具体来说，可以将网络看作一个函数，输入为多个变量的序列，输出为一个标量。通过麻雀算法搜索最优的权重和超参数，可以使得这个函数在给定数据上的预测误差最小化。
需要注意的是，使用麻雀算法优化神经网络需要大量的计算资源和时间，并且需要对优化过程进行合理的调参。因此，在实践中需要仔细考虑是否使用这种方法，以及如何进行实验设计和超参数调整。此外，还需要注意选择合适的损失函数、数据预处理方法和评估指标等。最好先对单一模型进行测试，确保其性能达到预期，然后再尝试使用麻雀算法进行优化。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主，同等价值程序兑换；
• 完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
• 完整程序和数据下载方式3(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

%%  获取最优种群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新种群和适应度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

%%  更新种群 
   [fitness, index] = sort(fitness);
   for j = 1 : SearchAgents
      pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
   end

%%  得到优化曲线
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',10,...
    'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501