BiGRU基于双向门控循环单元的多变量回归预测 可直接运行 替换数据即可用 注释详细适合新手小白~Matlab...

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内容介绍

在当今信息时代，数据的重要性越来越凸显。无论是企业还是个人，都希望能够利用数据来做出准确的预测和决策。因此，预测算法的研究变得尤为重要。在本文中，我们将探讨基于双向门控循环单元(Gated Recurrent Unit，简称GRU)的数据多维输入单输出预测算法。

GRU是一种循环神经网络(Recurrent Neural Network，简称RNN)的变体，它通过引入门控机制来解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU具有简单的结构和较强的建模能力，因此在许多领域都得到了广泛的应用。

在数据多维输入单输出预测问题中，我们需要根据历史数据的多个维度来预测未来的一个维度。例如，我们可以根据过去一周的天气数据(包括温度、湿度、风力等多个维度)来预测未来一天的温度。这个问题在气象、金融、交通等领域都有重要的应用价值。

为了解决这个问题，我们可以使用双向GRU模型。双向GRU模型由两个独立的GRU网络组成，分别从前向和后向两个方向对输入序列进行建模。这种结构可以更好地捕捉输入序列中的时序信息，提高预测的准确性。

具体而言，我们首先将输入序列分别输入到前向和后向GRU网络中，得到两个方向上的隐藏状态序列。然后，我们将这两个隐藏状态序列进行拼接，并通过一个全连接层来得到最终的预测结果。在训练过程中，我们使用均方误差作为损失函数，并通过反向传播算法来更新模型的参数。

为了验证我们提出的算法的有效性，我们在一个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的单向GRU模型相比，双向GRU模型在预测准确性上有明显的提升。这说明通过引入双向建模可以更好地利用输入序列中的时序信息，从而改善预测结果。

综上所述，基于双向门控循环单元GRU的数据多维输入单输出预测算法具有较高的准确性和实用性。它可以应用于各种需要利用历史数据进行预测的场景，为决策提供有力的支持。未来，我们可以进一步研究如何优化算法的性能，并将其应用于更广泛的领域。

部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 方娜,李俊晓,陈浩,等.基于变分模态分解的卷积神经网络双向门控循环单元多元线性回归多频组合短期电力负荷预测[J].现代电力, 2022(004):039.

[2] 陈增顺,汪亚泰,许叶萌,等.基于双向门控循环单元的地震破坏力预测方法及装置:CN202110927660.4[P].CN202110927660.4[2023-10-06].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合