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

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

目录

    • 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-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

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基本介绍

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
1.程序平台:无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本;融合Attention要求Matlab2023版以上
2.代码说明:基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元网络(BiGRU)融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法;
3.多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测;
4.通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键参数,以最小MAPE为目标函数;
5.提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。
6.适用领域:风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。
7.使用便捷:直接使用EXCEL表格导入数据,无需大幅修改程序。内部有详细注释,易于理解。

模型描述

WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测"是一个复杂的算法模型,可以用于回归预测问题,下面对其进行解释:
WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法:这是一种基于鲸鱼优化算法的神经网络优化算法,用于优化神经网络的参数。
多输入单输出:该模型接受多个输入,并输出一个预测结果。
回归预测:该模型用于回归问题,即预测连续值输出。
综上所述,该算法模型可以将多个输入数据传入模型,通过卷积神经网络提取特征,然后通过双向门控循环单元处理序列数据中的长期依赖关系,最后将处理后的数据进行回归预测,输出一个连续值结果。通过鲸鱼优化算法对神经网络的参数进行优化,提高预测准确率。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
%%  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

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