基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

 三、部分程序：

四、完整代码+数据分享下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测

• 输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过PSO算法优化GRU网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数

• 训练GRU网络进行回归预测，实现更加精准的预测

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

 三、部分程序：

clc;
clear;
warning off;
%% 导入数据
Data = table2array(readtable("数据集.xlsx"));
% 本例数据集中包含：
% 1. 总共472个样本（每一行表示一个样本）
% 2. 每个样本8个特征值（即前8列每一列表示样本的一个特征，即输入的变量）
% 3. 每个样本1个响应值（第9列为表示样本的响应值，即被预测的变量）

%% 划分训练集和测试集
InPut_num = 1:1:8; % 输入特征个数，数据表格中前8列为输入值，因此设置为1:1:8，若前5个为输入则设置为1:1:5
OutPut_num = 9; % 输出响应个数，本例仅一个响应值，为数据表格中第9个，若多个响应值参照上行数据格式设置为x:1:y

% 选取前376个样本作为训练集，后96个样本作为测试集，即（1：376），和（377：end）
Train_InPut = Data(1:376,InPut_num); % 训练输入
Train_OutPut = Data(1:376,OutPut_num); % 训练输出
Test_InPut = Data(377:end,InPut_num); % 测试输入
Test_OutPut = Data(377:end,OutPut_num); % 测试输出
clear Temp;
%% 数据归一化
% 将数据归一化到0-1之间
Temp = [Train_OutPut;Test_OutPut];
[~, Ps] = mapminmax(Temp',0,1); 
% 归一化训练输入值
Sc = size(Train_InPut);
Temp = reshape(Train_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp = mapminmax('apply',Temp,Ps);
Train_InPut = reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)])';
% 归一化测试输入值
Sc = size(Test_InPut);
Temp = reshape(Test_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp = mapminmax('apply',Temp,Ps);
Test_InPut = reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)])';
% 归一化训练输出值
Train_OutPut = mapminmax('apply',Train_OutPut',Ps);

四、完整代码+数据分享下载：