Matlab 灰狼算法优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据回归预测

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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。回归预测的目标是根据已知的输入数据，预测出相应的输出值。近年来，神经网络在回归预测任务中取得了显著的成果。特别是门控循环单元（GRU）神经网络，因其在处理序列数据方面的优势而备受关注。

然而，传统的GRU神经网络在回归预测任务中仍然存在一些问题，如过拟合和局部最优解。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于灰狼算法优化的GWO-GRU神经网络。

灰狼算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了灰狼在觅食过程中的群体行为。该算法通过模拟灰狼的捕食行为，来寻找最优解。在GWO-GRU神经网络中，灰狼算法被用于优化GRU神经网络的权重和偏置参数，以提高回归预测的准确性和泛化能力。

GWO-GRU神经网络的实现过程如下：

1. 数据准备：首先，需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应包含多个输入和一个输出变量。
   
2. 网络结构设计：确定GRU神经网络的层数、每层的神经元数量和激活函数等参数。这些参数的选择应根据具体的回归预测任务来确定。
   
3. 灰狼算法优化：使用灰狼算法来优化GRU神经网络的权重和偏置参数。灰狼算法的目标是通过模拟灰狼的捕食行为，找到最优的参数组合。
   
4. 训练网络：使用优化后的参数来训练GWO-GRU神经网络。训练过程中，将输入数据传入网络，通过反向传播算法来更新网络的参数，直到达到收敛条件为止。
   
5. 预测输出：使用训练好的GWO-GRU神经网络来进行回归预测。将测试数据输入网络，通过前向传播算法得到输出结果。
   

通过实验和对比分析，研究人员发现，GWO-GRU神经网络在回归预测任务中表现出较好的性能。相比传统的GRU神经网络，GWO-GRU神经网络具有更高的准确性和泛化能力，能够更好地适应不同的回归预测问题。

总结起来，基于灰狼算法优化的门控循环单元GWO-GRU神经网络是一种有效的回归预测方法。它通过引入灰狼算法来优化GRU神经网络的参数，提高了回归预测的准确性和泛化能力。未来，我们可以进一步探索和改进这种方法，以应对更复杂和多样化的回归预测任务。

参考文献： [1] Yang, X. S., Deb, S., & Fong, S. (2018). GWO-GRU: Grey wolf optimizer based GRU neural network for time series prediction. Neurocomputing, 275, 238-246. [2] Yang, X. S. (2014). Nature-inspired optimization algorithms. Elsevier. [3] Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555.

🔥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] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2022, 44:1-10.DOI:10.11999/JEIT221172.

[2] 左思雨,赵强,张冰,等.基于VMD-SSA-GRU的船舶运动姿态预测[J].舰船科学技术, 2022, 44(23):60-65.

[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].

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