回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測

預(yù)測效果

基本介紹

回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學習率、隱藏層單元數(shù)。
1.MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測
2.輸入多個特征，輸出單個變量，多輸入單輸出回歸預(yù)測；
3.多指標評價，評價指標包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代碼質(zhì)量極高；
4.鯨魚算法優(yōu)化參數(shù)為：學習率，隱含層節(jié)點，正則化參數(shù)；
5.excel數(shù)據(jù)，方便替換，運行環(huán)境2020及以上。

模型描述

WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測"是一個復(fù)雜的算法模型，可以用于回歸預(yù)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(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。
多輸入單輸出：該模型接受多個輸入，并輸出一個預(yù)測結(jié)果。
回歸預(yù)測：該模型用于回歸問題，即預(yù)測連續(xù)值輸出。
綜上所述，該算法模型可以將多個輸入數(shù)據(jù)傳入模型，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，然后通過雙向門控循環(huán)單元處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，最后將處理后的數(shù)據(jù)進行回歸預(yù)測，輸出一個連續(xù)值結(jié)果。通過鯨魚優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化，提高預(yù)測準確率。

程序設(shè)計

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(訂閱《組合優(yōu)化》專欄，同時獲取《組合優(yōu)化》專欄收錄的任意8份程序，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出回歸預(yù)測

%%  獲取最優(yōu)種群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新種群和適應(yīng)度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

%%  更新種群 
   [fitness, index] = sort(fitness);
   for j = 1 : SearchAgents
      pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
   end

%%  得到優(yōu)化曲線
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最優(yōu)值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最優(yōu)參數(shù)
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神經(jīng)元個數(shù)
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(shù)
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %數(shù)據(jù)輸出y的維度  
%  參數(shù)設(shè)置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 優(yōu)化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大訓(xùn)練次數(shù)
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度閾值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始學習率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學習率調(diào)整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 訓(xùn)練次后開始調(diào)整學習率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學習率調(diào)整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正則化參數(shù)
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 訓(xùn)練環(huán)境
    'Verbose', 0, ...                                 % 關(guān)閉優(yōu)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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-577667.html

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