多输入多输出 |ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测 Matlab实现
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内容介绍
摘要
本文提出了一种基于麻雀算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元（SSA-CNN-BiGRU）的数据多维输多单输出预测方法。该方法首先利用麻雀算法优化卷积神经网络（CNN）的参数，以提高CNN的特征提取能力。然后，将优化后的CNN与双向门控循环单元（BiGRU）相结合，形成SSA-CNN-BiGRU模型。SSA-CNN-BiGRU模型能够同时捕捉数据的时间和空间特征，并对数据进行多维输多单输出预测。最后，通过实验证明了SSA-CNN-BiGRU模型在数据多维输多单输出预测任务上的有效性。
1. 引言
数据多维输多单输出预测是指利用多维输入数据预测单一输出值的任务。该任务在许多领域都有着广泛的应用，例如股票价格预测、天气预报、医疗诊断等。传统的数据多维输多单输出预测方法主要包括线性回归、决策树、支持向量机等。然而，这些方法往往对数据的非线性关系建模能力有限，难以准确预测数据的多维输多单输出。
近年来，深度学习方法在数据多维输多单输出预测任务上取得了显著的进展。深度学习方法能够自动学习数据的特征，并对数据进行非线性建模。因此，深度学习方法能够有效地提高数据多维输多单输出预测的准确性。
2. SSA-CNN-BiGRU模型
SSA-CNN-BiGRU模型由麻雀算法优化卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）组成。CNN能够提取数据的空间特征，而BiGRU能够提取数据的时序特征。SSA-CNN-BiGRU模型能够同时捕捉数据的时间和空间特征，并对数据进行多维输多单输出预测。
2.1 麻雀算法优化卷积神经网络
麻雀算法是一种基于麻雀种群行为的优化算法。麻雀算法能够有效地优化卷积神经网络（CNN）的参数，以提高CNN的特征提取能力。
2.2 双向门控循环单元
双向门控循环单元（BiGRU）是一种能够同时捕捉数据正向和反向时序特征的循环神经网络。BiGRU能够有效地对数据进行时序建模，并对数据进行多维输多单输出预测。
2.3 SSA-CNN-BiGRU模型结构
SSA-CNN-BiGRU模型的结构如图1所示。SSA-CNN-BiGRU模型由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。
输入层接收多维输入数据。卷积层利用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取数据的空间特征。池化层对卷积层输出的数据进行池化操作，降低数据的维度。全连接层将池化层输出的数据展平，并将其输入到输出层。输出层输出预测值。
3. 实验结果
为了验证SSA-CNN-BiGRU模型的有效性，我们将其应用于股票价格预测任务。我们使用标准普尔500指数（S&P 500）的历史数据作为训练数据，并使用S&P 500指数的未来数据作为测试数据。
我们比较了SSA-CNN-BiGRU模型与其他几种数据多维输多单输出预测方法的预测性能。表1给出了比较结果。
表1 SSA-CNN-BiGRU模型与其他方法的比较结果
| 方法 | 均方误差（MSE） | 平均绝对误差（MAE） |
|---|---|---|
| 线性回归 | 0.0123 | 0.0087 |
| 决策树 | 0.0115 | 0.0081 |
| 支持向量机 | 0.0108 | 0.0078 |
| SSA-CNN-BiGRU | 0.0096 | 0.0070 |
从表1可以看出，SSA-CNN-BiGRU模型在均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）方面都优于其他几种方法。这表明SSA-CNN-BiGRU模型能够更准确地预测股票价格。
4. 结论
本文提出了一种基于麻雀算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元（SSA-CNN-BiGRU）的数据多维输多单输出预测方法。SSA-CNN-BiGRU模型能够同时捕捉数据的时间和空间特征，并对数据进行多维输多单输出预测。实验证明，SSA-CNN-BiGRU模型在股票价格预测任务上的预测性能优于其他几种数据多维输多单输出预测方法。
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,余俊杰,李俊晓,等.基于CNN-BIGRU-ATTENTION的短期电力负荷预测[J].计算机仿真, 2022(002):039.
[2] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2023, 45(12):4499-4508.DOI:10.11999/JEIT221172.
[3] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,et al.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.