时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测
预测效果
基本介绍
时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。
1.MATLAB实现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时间序列预测
2.单变量时间序列预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.鲸鱼算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。模型描述
WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元预测"是一个复杂的算法模型，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。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WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测；
%% 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
