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1.Matlab实现NGO-BiTCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测完整源码和数据优化学习率BiGRU的神经元个数滤波器个数, 正则化参数
2.输入多个特征输出单个变量回归预测自注意力机制层运行环境matlab2023及以上
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价
4.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
5.适用对象大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 程序设计
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%% 清空环境变量
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
warning off % 关闭报警信息
%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 格式转换
for i 1 : M vp_train{i, 1} p_train(:, i);vt_train{i, 1} t_train(:, i);
endfor i 1 : N vp_test{i, 1} p_test(:, i);vt_test{i, 1} t_test(:, i);
enddisp(程序运行时间较长需迭代popsize*maxgen次可自行调整运行参数)%% 初始化参数
popsize 4; % 初始种群规模
maxgen 10; % 最大进化代数
fobj (x)objectiveFunction(x,f_,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);%% 优化算法参数设置
lb [0.0001 10 20 0.00001]; % 参数的下限。分别是学习率BiGRU的神经元个数滤波器个数, 正则化参数
ub [0.01 100 120 0.005]; % 参数的上限
dim length(lb);%数量[Best_score,Best_pos,SSA_curve]SSA(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj);
setdemorandstream(pi);%% 将优化目标参数传进来的值 转换为需要的超参数
learning_rate Best_pos(1); % 学习率
NumNeurons round(Best_pos(2)); % BiGRU神经元个数
numFilters round(Best_pos(3)); % 滤波器个数
L2Regularization Best_pos(4); % 正则化参数
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
