多維時序 | MATLAB實現WOA-CNN-BiGRU-Attention多變量時間序列預測

預測效果

基本介紹

多維時序 | MATLAB實現WOA-CNN-BiGRU-Attention多變量時間序列預測
1.程序平臺：無Attention適用于MATLAB 2020版及以上版本；融合Attention要求Matlab2023版以上
2.代碼說明：基于鯨魚優化算法（WOA）、卷積神經網絡（CNN）和雙向門控循環單元網絡（BiGRU）融合注意力機制的超前24步多變量時間序列回歸預測算法；
3.多變量特征輸入，單序列變量輸出，輸入前一天的特征，實現后一天的預測，超前24步預測；
4.通過WOA優化算法優化學習率、卷積核大小、神經元個數，這3個關鍵參數，以最小MAPE為目標函數；
5.提供MAPE、RMSE、MAE等計算結果展示。
6.適用領域：風速預測、光伏功率預測、發電功率預測、碳價預測等多種應用。
7.使用便捷：直接使用EXCEL表格導入數據，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。

模型描述

WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元多輸入單輸出回歸預測"是一個復雜的算法模型，可以用于回歸預測問題，下面對其進行解釋：
WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法：這是一種基于鯨魚優化算法的神經網絡優化算法，用于優化神經網絡的參數。
多輸入單輸出：該模型接受多個輸入，并輸出一個預測結果。
回歸預測：該模型用于回歸問題，即預測連續值輸出。
綜上所述，該算法模型可以將多個輸入數據傳入模型，通過卷積神經網絡提取特征，然后通過雙向門控循環單元處理序列數據中的長期依賴關系，最后將處理后的數據進行回歸預測，輸出一個連續值結果。通過鯨魚優化算法對神經網絡的參數進行優化，提高預測準確率。

程序設計

• 完整源碼和數據獲取方式：私信博主回復MATLAB實現WOA-CNN-BiGRU-Attention多變量時間序列預測。

%%  獲取最優種群for j = 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :);endend%%  更新種群和適應度值pop_new = X_new;fitness = fitness_new;%%  更新種群 [fitness, index] = sort(fitness);for j = 1 : SearchAgentspop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);end%%  得到優化曲線curve(i) = GBestF;avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end%%  得到最優值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);%%  得到最優參數
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神經元個數
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始學習率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正則化系數
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %數據輸出y的維度  
%  參數設置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 優化算法Adam'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大訓練次數'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度閾值'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始學習率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學習率調整'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 訓練次后開始調整學習率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學習率調整因子'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正則化參數'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 訓練環境'Verbose', 0, ...                                 % 關閉優化過程'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',10,...'Plots', 'training-progress');                    % 畫出曲線

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501