时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

预测效果

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测，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WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
2.单变量时间序列预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.鲸鱼算法优化参数为：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

WOA-CNN-GRU鲸鱼算法是一种用于优化卷积门控循环单元 ( CNN-GRU) 模型的预测方法。CNN-GRU是一种结合了卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 的模型。
鲸鱼算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一种基于鲸鱼行为的优化算法，它模拟了鲸鱼在海洋中寻找食物的行为，具有全局搜索能力和高收敛速度的优点。将WOA算法应用于CNN-GRU模型的优化中，可以提高模型的预测准确度和鲁棒性。该算法的基本步骤如下：

• 初始化模型参数和WOA算法参数。
• 对于每个鲸鱼个体，根据当前位置计算适应度值，并根据当前最优个体更新WOA算法参数。
• 根据更新后的WOA算法参数，对CNN-GRU模型进行参数优化，并计算模型的预测误差。
• 根据模型预测误差调整WOA算法参数，再次对CNN-GRU模型进行参数优化。重复步骤2到4，直到达到预设的停止条件。
• 该算法的优点在于，它将 WOA算法的全局搜索能力和高收敛速度与CNN-GRU模型的序列建模能力相结合，可以有效提高模型的预测准确度和鲁棒性。同时，该算法还可以适用于多输入单输出的回归预测问题，如图像序列预测和时间序列预测等。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主回复WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测；
• 完整程序和数据下载方式2(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)：WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

%%  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