Matlab 向量加权算法优化门控循环单元(INFO-GRU)的数据回归预测

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❤️ 内容介绍

【GRU回归预测】基于向量加权算法优化门控循环单元INFO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测

在机器学习和深度学习领域,回归预测一直是一个重要的问题。通过建立数学模型,我们可以根据给定的输入数据预测出相应的输出结果。在这篇博文中,我们将介绍一种基于向量加权算法优化门控循环单元(INFO-GRU)神经网络的方法来实现多输入单输出的回归预测。

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具有很好的性能。然而,传统的GRU模型在处理多输入的回归预测问题时存在一些问题。为了解决这些问题,我们引入了向量加权算法来优化GRU模型。

INFO-GRU模型是一种改进的GRU模型,它在GRU的基础上引入了向量加权算法来对输入数据进行加权。这种加权算法可以根据输入数据的重要性自适应地调整权重,从而提高模型的预测性能。通过引入向量加权算法,INFO-GRU模型可以更好地处理多输入的回归预测问题。

在INFO-GRU模型中,我们首先将输入数据进行向量化表示。然后,我们使用向量加权算法来计算每个输入向量的权重。这些权重将被用来调整GRU模型中的门控机制,从而影响模型的预测结果。通过这种方式,INFO-GRU模型可以更好地捕捉输入数据之间的关系,提高预测的准确性。

为了验证INFO-GRU模型的性能,我们使用了一个实际的回归预测问题进行实验。我们收集了大量的输入数据,并根据这些数据预测了相应的输出结果。通过比较INFO-GRU模型和传统的GRU模型的预测结果,我们发现INFO-GRU模型在准确性和稳定性方面都有显著的提升。

总的来说,基于向量加权算法优化门控循环单元INFO-GRU神经网络是一种有效的多输入单输出回归预测方法。通过引入向量加权算法,INFO-GRU模型可以更好地处理多输入的回归预测问题,提高预测的准确性和稳定性。未来,我们将进一步研究和优化INFO-GRU模型,以应用于更广泛的回归预测问题中。

希望这篇博文对你了解基于向量加权算法优化门控循环单元INFO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测有所帮助。如果你对这个话题有更多的兴趣,可以查阅相关的文献和研究论文,深入了解这个领域的最新进展。感谢你的阅读!

🔥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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