# 基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序

for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
rng(i+j)
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end

    v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:);

for k=1:dims
if x1(j,k) >= tmps(2,k)
x1(j,k) = tmps(2,k);
end
if x1(j,k) <= tmps(1,k)
x1(j,k) = tmps(1,k);
end
end

for k=1:dims
if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
v1(j,k) =  tmps(2,k)/2;
end
if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
v1(j,k) =  tmps(1,k)/2;
end
end

end
gb1(i)=gbest1 ;


end

LR = g1(1);

numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
............................................................................
figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on

subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);

save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 gb1 Accuracy

`

4.算法理论概述

4.1 卷积神经网络（CNN）
CNN以其在图像识别领域的卓越表现而闻名，但其在时间序列分析中也显示出了强大的潜力。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，利用卷积层捕获输入数据的空间特征。

4.2 CNN-GRU模型架构

GRU作为LSTM的简化版，同样用于捕获序列中的长期依赖，但具有更少的门控机制.

4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测

1.结合PSO的过程:初始化一组粒子，每个粒子代表一组CNN-LSTM模型的参数。
2.对于每个粒子，构建相应的CNN-GRU模型并训练，评估其在验证集上的预测性能（如均方误差MSE）作为适应度函数。
3.根据PSO算法更新粒子的位置和速度，不断寻找更优的模型参数配置。
4.迭代此过程直至满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到足够好的解）。

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