【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

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内容介绍

在机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。它涉及利用历史数据来预测未来的连续值。最近，一种基于麻雀算法优化的双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络被提出，用于实现多输入单输出的回归预测。本文将介绍这种神经网络的原理和应用，以及它在回归预测任务中的性能。

首先，让我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种新的启发式优化算法，灵感来自于麻雀的自然行为。它模拟了麻雀在觅食时的行为，通过觅食路径的选择来寻找最佳解。麻雀算法具有全局搜索和局部搜索的能力，能够在复杂的问题中找到较优的解。在SSA-BiGRU神经网络中，麻雀算法被用于优化网络的权重和偏置，以提高网络的性能和收敛速度。

接下来，我们来了解双向门控循环单元(BiGRU)。GRU是一种常用的循环神经网络(RNN)模型，用于处理序列数据。它通过门控单元的机制来控制信息的流动，从而解决了传统的RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题。BiGRU是GRU的扩展，它在时间序列上同时考虑了过去和未来的信息，从而提高了模型的表达能力。在SSA-BiGRU神经网络中，双向门控循环单元被用于处理多输入序列数据，以提取更丰富的特征表示。

SSA-BiGRU神经网络的结构如下所示。首先，输入数据通过一个堆叠的自注意力(Self-Attention)层，用于学习输入数据的权重分布。然后，这些加权的输入数据被送入双向门控循环单元，以捕捉序列数据中的时间依赖关系。最后，通过一个全连接层将双向门控循环单元的输出映射到预测值。整个网络的参数通过麻雀算法进行优化。

在回归预测任务中，我们需要将多个输入序列映射到一个输出值。例如，在股票预测任务中，我们可以使用过去几天的股票价格和交易量作为输入，预测未来一天的股票价格。SSA-BiGRU神经网络通过学习输入序列之间的关系，能够更准确地预测输出值。它的优势在于能够处理多个输入序列，并且能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。

为了评估SSA-BiGRU神经网络在回归预测任务中的性能，我们使用了多个公开的数据集进行实验。实验结果表明，SSA-BiGRU神经网络相比传统的回归模型具有更好的预测性能。它能够更准确地预测未来的连续值，并且在不同的数据集上都表现出了较好的泛化能力。

总结来说，基于麻雀算法优化的双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络是一种有效的方法，用于实现多输入单输出的回归预测。它通过麻雀算法优化网络的权重和偏置，利用双向门控循环单元处理多个输入序列，从而提高了预测性能。在未来的研究中，我们可以进一步探索SSA-BiGRU神经网络在其他任务和领域中的应用，以及改进麻雀算法的性能和收敛速度。

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

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参考文献

[1] 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, 2022, 44:1-10.DOI:10.11999/JEIT221172.

[2] 解佳鑫,肖威,杜洁,等.面向边缘计算的船闸运维数据存储与应用[J].制造业自动化, 2023, 45(8):194-198.

[3] 杨玲,魏静,许子伏.基于平滑先验法-麻雀搜索算法-支持向量机回归模型的滑坡位移预测——以三峡库区八字门和白水河滑坡为例[J].地球科学与环境学报, 2022, 44(6):15.

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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

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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

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

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