時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)效果

基本介紹

時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)，運(yùn)行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。
1.MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)
2.單變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)；
3.多指標(biāo)評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)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(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點(diǎn)，正則化參數(shù)；
5.excel數(shù)據(jù)，方便替換，運(yùn)行環(huán)境2020及以上。

模型描述

WOA-CNN-GRU鯨魚算法是一種用于優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元 ( CNN-GRU) 模型的預(yù)測(cè)方法。CNN-GRU是一種結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和門控循環(huán)單元 (GRU) 的模型。
鯨魚算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一種基于鯨魚行為的優(yōu)化算法，它模擬了鯨魚在海洋中尋找食物的行為，具有全局搜索能力和高收斂速度的優(yōu)點(diǎn)。將WOA算法應(yīng)用于CNN-GRU模型的優(yōu)化中，可以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和魯棒性。該算法的基本步驟如下：

• 初始化模型參數(shù)和WOA算法參數(shù)。
• 對(duì)于每個(gè)鯨魚個(gè)體，根據(jù)當(dāng)前位置計(jì)算適應(yīng)度值，并根據(jù)當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體更新WOA算法參數(shù)。
• 根據(jù)更新后的WOA算法參數(shù)，對(duì)CNN-GRU模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并計(jì)算模型的預(yù)測(cè)誤差。
• 根據(jù)模型預(yù)測(cè)誤差調(diào)整WOA算法參數(shù)，再次對(duì)CNN-GRU模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。重復(fù)步驟2到4，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件。
• 該算法的優(yōu)點(diǎn)在于，它將 WOA算法的全局搜索能力和高收斂速度與CNN-GRU模型的序列建模能力相結(jié)合，可以有效提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和魯棒性。同時(shí)，該算法還可以適用于多輸入單輸出的回歸預(yù)測(cè)問題，如圖像序列預(yù)測(cè)和時(shí)間序列預(yù)測(cè)等。

程序設(shè)計(jì)

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)；
• 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(shí)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-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)

%%  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(gè)數(shù)
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學(xué)習(xí)率調(diào)整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 訓(xùn)練次后開始調(diào)整學(xué)習(xí)率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學(xué)習(xí)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-651866.html

到了這里，關(guān)于時(shí)序預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！