Matlab 鹈鹕优化算法优化门控循环单元(POA-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，它通过学习历史数据的模式和趋势，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）架构，它在处理序列数据和时间序列数据方面表现出色。本文将介绍一种基于鹈鹕算法优化的门控循环单元POA-GRU神经网络，用于实现多输入单输出的回归预测。

首先，让我们了解一下鹈鹕算法。鹈鹕算法是一种基于生物学的启发式优化算法，灵感来源于鹈鹕鸟群觅食的行为。该算法通过模拟鹈鹕鸟群的觅食过程，来寻找最优解。它具有全局搜索和局部搜索的能力，能够在复杂的优化问题中找到较好的解决方案。

在本文中，我们将鹈鹕算法应用于门控循环单元（GRU）的优化过程中。GRU是一种递归神经网络（RNN）的变种，它通过使用门控单元来控制信息的流动。这些门控单元可以学习选择性地忽略或传递信息，从而提高网络在处理长期依赖性任务时的性能。

我们的目标是使用多个输入变量来预测一个输出变量。为了实现这个目标，我们首先需要收集和准备我们的训练数据。训练数据应该包括多个输入特征和一个输出标签。然后，我们将使用鹈鹕算法来优化POA-GRU神经网络的参数。

POA-GRU神经网络是一种改进的门控循环单元（GRU）网络，它使用鹈鹕算法来优化网络的权重和偏置。通过使用鹈鹕算法，我们可以更好地搜索网络的参数空间，从而提高网络的性能和准确性。

在训练过程中，我们将使用反向传播算法来更新网络的参数。反向传播算法通过计算网络输出和实际输出之间的误差，并将误差从输出层向后传播，以更新网络的权重和偏置。通过多次迭代训练，我们可以逐渐优化网络的性能，使其能够更好地进行回归预测。

在测试阶段，我们将使用训练好的POA-GRU神经网络来对新的输入数据进行预测。通过将输入数据传递给网络，并获取网络的输出，我们可以得到对未来结果的预测。这种多输入单输出的回归预测可以应用于各种领域，如股票市场预测、天气预测等。

总结起来，本文介绍了一种基于鹈鹕算法优化的门控循环单元POA-GRU神经网络，用于实现多输入单输出的回归预测。通过使用鹈鹕算法和反向传播算法，我们可以优化网络的参数，并使其能够更好地进行回归预测。这种方法在处理序列数据和时间序列数据方面表现出色，可以应用于各种领域。希望本文能对读者在回归预测领域的研究和实践中提供一些有益的参考和启示。

🔥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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2 机器学习和深度学习方面

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9 雷达方面

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