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❤️ 内容介绍
在机器学习和人工智能领域,回归预测是一项重要的任务,它可以帮助我们根据历史数据来预测未来的结果。门控循环单元(GRU)是一种常用的循环神经网络(RNN)模型,它在处理序列数据时表现出色。然而,对于复杂的多输入单输出回归预测问题,传统的GRU模型可能存在一些限制。为了克服这些限制,我们引入了麻雀算法(SSA)来优化GRU模型的性能。
麻雀算法是一种基于群体智能的优化算法,受到自然界中麻雀的行为启发而开发。它模拟了麻雀在觅食过程中的行为,通过合作和竞争来搜索最优解。与传统的优化算法相比,麻雀算法具有更好的全局搜索能力和较快的收敛速度。因此,将麻雀算法应用于优化GRU模型可以提高其预测性能。
在我们的研究中,我们首先提出了一种基于麻雀算法优化的门控循环单元(SSA-GRU)神经网络模型。该模型通过引入麻雀算法来自动调整GRU模型的参数,以最小化预测误差。然后,我们使用多个输入变量来训练和测试该模型,以实现多输入单输出的回归预测。通过将多个输入变量结合在一起,我们可以更准确地预测目标变量的值。
为了评估SSA-GRU模型的性能,我们使用了一个真实的数据集进行实验。实验结果表明,与传统的GRU模型相比,SSA-GRU模型在多输入单输出回归预测任务中表现出更高的准确性和稳定性。这证明了麻雀算法的有效性,并证实了将其应用于优化GRU模型的潜力。
除了在回归预测任务中的应用,SSA-GRU模型还可以用于其他领域,如时间序列预测、股票市场分析和天气预测等。通过调整输入变量和目标变量,我们可以将该模型应用于各种不同的问题,并取得良好的预测结果。
总之,基于麻雀算法优化的门控循环单元SSA-GRU神经网络模型是一种强大的工具,可用于多输入单输出回归预测任务。它通过引入麻雀算法来提高GRU模型的性能,并在实验中取得了良好的结果。我们相信,随着进一步的研究和发展,该模型将在各种领域中得到广泛应用,并为我们带来更准确和可靠的预测能力。
🔥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
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[3] 万定生,朱海南,刘昕玥,等.基于正则化和自适应遗传算法的水文预测模型的构建方法:CN202010876835.9[P].CN112015719A[2023-09-10].
[4] 段宛伶.人民币日度汇率值与经济基本变量的关系分析及其预测[J].[2023-09-10].