時序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測

效果一覽

基本介紹

MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測。基于貝葉斯(bayes)優(yōu)化門控循環(huán)單元的時間序列預(yù)測，BO-GRU/Bayes-GRU時間序列預(yù)測模型。
1.優(yōu)化參數(shù)為：學(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點(diǎn)，正則化參數(shù)。
2.評價指標(biāo)包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.運(yùn)行環(huán)境matlab2020b及以上。

模型搭建

BO-GRU（貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元）是一種結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化和門控循環(huán)單元（GRU）的方法，用于時間序列預(yù)測任務(wù)。在時間序列預(yù)測中，我們試圖根據(jù)過去的觀測值來預(yù)測未來的值。
門控循環(huán)單元（GRU）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，具有比傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)大的建模能力。它通過使用更新門和重置門來控制信息的流動，從而更好地捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系。
貝葉斯優(yōu)化是一種用于優(yōu)化問題的方法，它能夠在未知的目標(biāo)函數(shù)上進(jìn)行采樣，并根據(jù)已有的樣本調(diào)整采樣的位置。這種方法可以幫助我們在搜索空間中高效地找到最優(yōu)解。
BO-GRU的基本思想是使用貝葉斯優(yōu)化來自動調(diào)整GRU模型的超參數(shù)，以獲得更好的時間序列預(yù)測性能。貝葉斯優(yōu)化算法根據(jù)已有的模型性能樣本，選擇下一個超參數(shù)配置進(jìn)行評估，逐步搜索超參數(shù)空間，并利用貝葉斯推斷方法更新超參數(shù)的概率分布。通過這種方式，BO-GRU可以在相對較少的模型訓(xùn)練迭代次數(shù)內(nèi)找到更好的超參數(shù)配置，從而提高時間序列預(yù)測的準(zhǔn)確性。
總結(jié)起來，BO-GRU是一種結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化和門控循環(huán)單元的方法，用于時間序列預(yù)測任務(wù)。它通過自動調(diào)整超參數(shù)來提高模型性能，并能夠更好地捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系。

• BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測
  偽代碼
  
• 通過調(diào)整優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，學(xué)習(xí)重復(fù)率和貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)來調(diào)整模型參數(shù)。

程序設(shè)計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測，同等價值程序兌換；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(資源處直接下載)：MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式3(訂閱《GRU門控循環(huán)單元》專欄，同時可閱讀《GRU門控循環(huán)單元》專欄內(nèi)容，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測，專欄外只能獲取該程序。

%%  優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置
%參數(shù)取值上界(學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點(diǎn)，正則化系數(shù))
%%  貝葉斯優(yōu)化參數(shù)范圍
optimVars = [
    optimizableVariable('NumOfUnits', [10, 50], 'Type', 'integer')
    optimizableVariable('InitialLearnRate', [1e-3, 1], 'Transform', 'log')
    optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')];

%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
% 輸入特征維度
numFeatures  = f_;
% 輸出特征維度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  創(chuàng)建"LSTM"模型
    layers = [...
        % 輸入特征
        sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
        sequenceFoldingLayer('Name','fold')
        % 特征學(xué)習(xí)       

        dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')
        % 全連接層
        fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
        regressionLayer('Name','output')    ];

    layers = layerGraph(layers);
    layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');


% 批處理樣本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次數(shù)
MaxEpochs = 500;
    options = trainingOptions( 'adam', ...
        'MaxEpochs',500, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',400, ...
        'LearnRateDropFactor',0.2, ...
        'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...
        'Verbose',false, ...
        'Plots','none');

%% 訓(xùn)練混合網(wǎng)絡(luò)
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-643500.html

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