時序預測 | MATLAB實現WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元時間序列預測

預測效果

基本介紹

時序預測 | MATLAB實現WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元時間序列預測，運行環境Matlab2020b及以上。優化正則化率、學習率、隱藏層單元數。
1.MATLAB實現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時間序列預測
2.單變量時間序列預測；
3.多指標評價，評價指標包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代碼質量極高；
4.鯨魚算法優化參數為：學習率，隱含層節點，正則化參數；
5.excel數據，方便替換，運行環境2020及以上。

模型描述

WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元預測"是一個復雜的算法模型，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。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1：私信博主回復WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元時間序列預測；
• 完整程序和數據下載方式2(訂閱《組合優化》專欄，同時獲取《組合優化》專欄收錄的任意8份程序，數據訂閱后私信我獲取)：WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優化卷積雙向門控循環單元時間序列預測

%%  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