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

预测效果

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