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:文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-651866.html
- 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)!