网站上传视频教程,个人年终总结ppt模板下载,玉树电子商务网站建设公司,佛山网站搜索引擎优化时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测。…时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向门控循环单元的时间序列预测BO-BiGRU/Bayes-BiGRU时间序列预测模型。 1.优化参数为学习率隐含层节点正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。 模型搭建 BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元是一种结合了贝叶斯优化和双向门控循环单元BiGRU的方法用于时间序列预测任务。在时间序列预测中我们试图根据过去的观测值来预测未来的值。 双向门控循环单元BiGRU是循环神经网络RNN的一种变体具有比传统循环神经网络更强大的建模能力。它通过使用更新门和重置门来控制信息的流动从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 贝叶斯优化是一种用于优化问题的方法它能够在未知的目标函数上进行采样并根据已有的样本调整采样的位置。这种方法可以帮助我们在搜索空间中高效地找到最优解。 BO-BiGRU的基本思想是使用贝叶斯优化来自动调整模型的超参数以获得更好的时间序列预测性能。贝叶斯优化算法根据已有的模型性能样本选择下一个超参数配置进行评估逐步搜索超参数空间并利用贝叶斯推断方法更新超参数的概率分布。通过这种方式BO-BiGRU可以在相对较少的模型训练迭代次数内找到更好的超参数配置从而提高时间序列预测的准确性。 总结起来BO-BiGRU是一种结合了贝叶斯优化和门控循环单元的方法用于时间序列预测任务。它通过自动调整超参数来提高模型性能并能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测 伪代码 通过调整优化算法调整模型参数学习重复率和贝叶斯优化超参数来调整模型参数。
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测。
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率隐藏层节点正则化系数)
%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars [optimizableVariable(NumOfUnits, [10, 50], Type, integer)optimizableVariable(InitialLearnRate, [1e-3, 1], Transform, log)optimizableVariable(L2Regularization, [1e-10, 1e-2], Transform, log)];%% 创建网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% 创建LSTM模型layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% 特征学习 dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);% 批处理样本
MiniBatchSize 128;
% 最大迭代次数
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);%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
