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

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

目录

    • 多维时序 | MATLAB实现SABO-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SABO-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

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

模型描述

MATLAB实现SABO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
1.无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本;融合Attention要求Matlab2023版以上;
2.基于减法平均优化器优化算法(SABO)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元网络(GRU)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。
通过SABO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。
提供损失、RMSE迭代变化极坐标图;网络的特征可视化图;测试对比图;适应度曲线。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。
4.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。
5.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。

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:私信博主回复MATLAB实现SCNGO-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测获取。
 
        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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