回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU多变量回归预测
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效果一览
基本描述
1.Matlab实现QPSO-GRU、PSO-GRU和GRU门控循环单元多变量回归预测；
2.输入数据为多输入单输出数据，输入多个特征，输出单个变量；
3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUNN、Main2PSOGRUNN、Main3QPSOGRUNN、Main4CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集，输入多个特征，输出单个变量；
GRU（门控循环单元模型）与粒子群算法优化后的GRU（PSOGRU）以及量子粒子群算法优化后的GRU（QPSOGRU）对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，时序预测，数据为多输入单输出预测，最后一列输出，PSO、QPSO优化超参数为隐含层1节点数、隐含层2节点数、最大迭代次数和学习率。
4.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2；
程序设计
- 完整程序和数据下载：私信博主。
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); %设定边界以及优化函数
N=20;
M=1000;
[xm1,trace1]=pso(N,M,dim,lb,ub,fobj);
[xm2,trace2]=qpso(N,M,dim,lb,ub,fobj);
figure('Position',[269 240 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
plot(trace1,'Color','b','linewidth',1.5)
hold on
plot(trace2,'Color','r','linewidth',1.5)
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
axis tight
grid on
box on
legend('PSO','QPSO')
%% 取对数 更方便看
figure
plot(log10(trace1),'linewidth',1.5)
hold on
plot(log10(trace2),'linewidth',1.5)
legend('PSO','QPSO')
title('PSO VS QPSO')
xlabel('iteration/M')
ylabel('fitness value(log10)')
function func_plot(func_name)
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);
switch func_name
case 'F1'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F2'
x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]
case 'F3'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F4'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F5'
x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]
case 'F6'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F7'
x=-1:0.03:1; y=x %[-1,1]
case 'F8'
x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]
case 'F9'
x=-5:0.1:5; y=x; %[-5,5]
case 'F10'
x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]
case 'F11'
x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]
case 'F12'
x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]
case 'F13'
x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]
case 'F14'
x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]
case 'F15'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F16'
x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]
case 'F17'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F18'
x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]
case 'F19'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F20'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F21'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F22'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F23'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
end
L=length(x);
f=[];
for i=1:L
for j=1:L
if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0
f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);
end
if strcmp(func_name,'F15')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F19')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);
end
if strcmp(func_name,'F20')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
end
end
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127596777?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86830096?spm=1001.2014.3001.5501
