基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

LSTM:

 

 

GRU

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

 
%构建GRU网络模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(N_feature)
    gruLayer(N_hidden)
    fullyConnectedLayer(N_Rpes)
    regressionLayer
    ]; 
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',250, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'MiniBatchSize',50, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',90, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');    


% 初始化RMSE、MAE和MAPE
Rmse2 = [];
Mae2  = [];
Mape2 = [];
 

XTestIp          = TT(1:Num_dats+1);
% 训练GRU网络模型
net              = trainNetwork([XTrainIp(1:end-1);XTestIp(1:end-1)],XTestIp(2:end),layers,options); 
% 使用训练好的模型进行预测
[net,YPred]      = predictAndUpdateState(net,[XTrainIp(end);XTestIp(end)]);
numTimeStepsTest = numel(YTestIp);
for i = 2:numTimeStepsTest                                                
    [net,YPred(:,i)] = predictAndUpdateState(net,[YTrainIp(i-1);YPred(:,i-1)],'ExecutionEnvironment','cpu');
end                                                                        
% 对预测结果进行反归一化
YPred   = (Vmax2-Vmin2)*YPred + Vmin2;                                             
YTest   = YTestIp(1:end);
YTest   = (Vmax2-Vmin2)*YTest + Vmin2;           
% 计算RMSE、MAE和MAPE
Rmse2   = (sqrt(mean((YPred-YTest).^2)))*100/(max(YTest))
Mae2    = mean(abs(YPred-YTest))
Mape2   = mean(abs((YPred(YTest~=0)-YTest(YTest~=0)))./YTest(YTest~=0))*100         
% 计算MAPE绝对误差
mape1   =((YPred(YTest~=0)-YTest(YTest~=0))./YTest(YTest~=0));
% 反归一化测试集输入数据
XTestIp = (Vmax2-Vmin2)*XTestIp + Vmin2;  
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4.算法理论概述

        门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列预测中的应用。GRU是一种在长序列上具有较好表现的递归神经网络，通过门控机制有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。与长短时记忆网络（LSTM）相比，GRU使用更少的门控单元，因此参数较少，更易于训练。

GRU的核心在于两个门控单元：重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate）。

• 重置门（r_trt​）用于控制是否将过去的信息纳入当前状态的计算中。
• 更新门（z_tzt​）用于控制过去状态和当前输入之间的权重。

GRU的状态更新公式如下：

 

 

      GRU在时间序列预测中具有广泛应用，它可以根据过去的观测值来预测未来的值。通过对序列数据进行训练，GRU可以学习到数据中的模式和趋势，并用于预测时间序列的下一个步骤。例如，在股票价格预测、天气预测、自然语言处理等领域中，GRU被用来捕捉序列数据中的关键信息，从而进行准确的预测。

        总结： GRU是一种门控循环神经网络，通过引入更新门和重置门的机制，有效地解决了传统RNN的梯度消失问题，能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。它在时间序列预测等任务中表现优异，为处理序列数据提供了强大的工具。

5.算法完整程序工程

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