✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
❤️ 内容介绍
在机器学习和人工智能领域，回归预测是一种重要的任务，它可以用来预测一个或多个连续变量的值。在本文中，我们将介绍一种基于粒子群优化门控循环单元（PSO-GRU）神经网络的回归预测方法。
门控循环单元（GRU）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，它在序列建模任务中具有优秀的性能。然而，GRU模型的参数优化仍然是一个挑战，尤其是对于多输入单输出的回归预测问题。为了解决这个问题，我们引入了粒子群优化（PSO）算法来优化GRU模型的参数。
PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群觅食的行为。在PSO算法中，每个粒子代表一个候选解，它通过不断地调整自己的位置和速度来搜索最优解。在我们的方法中，每个粒子代表一个GRU模型的参数组合。
我们的PSO-GRU模型的训练过程如下：首先，我们初始化一群粒子，并随机生成它们的初始位置和速度。然后，对于每个粒子，我们根据其当前位置计算出对应的GRU模型，并使用训练数据进行训练。在训练过程中，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数来衡量模型的性能。接下来，我们根据每个粒子的适应度评估其表现，并更新其速度和位置。最后，重复以上步骤直到满足停止准则。
通过使用PSO算法优化GRU模型的参数，我们可以提高回归预测的准确性。实验结果表明，我们的PSO-GRU模型在多个回归预测任务中取得了优于传统GRU模型的性能。这表明PSO算法可以有效地搜索GRU模型的参数空间，并找到最优解。
总结起来，我们在本文中介绍了一种基于粒子群优化门控循环单元（PSO-GRU）神经网络的回归预测方法。通过使用PSO算法优化GRU模型的参数，我们可以提高回归预测的准确性。我们的实验结果表明，PSO-GRU模型在多个回归预测任务中取得了优于传统GRU模型的性能。未来的研究可以进一步探索其他优化算法与循环神经网络的结合，以提高回归预测的性能。
🔥核心代码
% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend
❤️ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 石翠翠,刘媛华,陈昕.基于粒子群算法优化支持向量回归的水质预测模型[J].信息与控制, 2022, 51(3):11.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2022.1125.
