阿里巴巴做网站联系人,WordPress商品相册幻灯片,网站建设微享互动,浙江做网站多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.程…多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.程序平台无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本融合Attention要求Matlab2023版以上 2.代码说明基于鲸鱼优化算法WOA、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元网络BiGRU融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法 3.多变量特征输入单序列变量输出输入前一天的特征实现后一天的预测超前24步预测 4.通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数这3个关键参数以最小MAPE为目标函数 5.提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。 6.适用领域风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。 7.使用便捷直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 模型描述 WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测是一个复杂的算法模型可以用于回归预测问题下面对其进行解释 WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法这是一种基于鲸鱼优化算法的神经网络优化算法用于优化神经网络的参数。 多输入单输出该模型接受多个输入并输出一个预测结果。 回归预测该模型用于回归问题即预测连续值输出。 综上所述该算法模型可以将多个输入数据传入模型通过卷积神经网络提取特征然后通过双向门控循环单元处理序列数据中的长期依赖关系最后将处理后的数据进行回归预测输出一个连续值结果。通过鲸鱼优化算法对神经网络的参数进行优化提高预测准确率。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测。
%% 获取最优种群for j 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) GBestF)GBestF fitness_new(j);GBestX X_new(j, :);endend%% 更新种群和适应度值pop_new X_new;fitness fitness_new;%% 更新种群 [fitness, index] sort(fitness);for j 1 : SearchAgentspop_new(j, :) pop_new(index(j), :);end%% 得到优化曲线curve(i) GBestF;avcurve(i) sum(curve) / length(curve);
end%% 得到最优值
Best_pos GBestX;
Best_score curve(end);%% 得到最优参数
NumOfUnits abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize k;
outputSize 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 20, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, InitialLearnRate, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 6, ... % 训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, L2Regularization, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, gpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots, training-progress); % 画出曲线参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
