Attention_0">多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU>WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
预测效果
基本介绍
多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU>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
CNN-BiGRU>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：
CNN-BiGRU>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
%% 获取最优种群
for j = 1 : SearchAgents
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j, :);
end
end
%% 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 : SearchAgents
pop_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Adam
'MaxEpochs', 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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501
