基于WOA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
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

    c1 = 2-t*((1)/300);
c2 =-1+t*((-1)/300);
%位置更新
for i=1:Num
r1         = rand();
r2         = rand();
K1         = 2*c1*r1-c1;
K2         = 2*r2;
l          =(c2-1)*rand + 1;
rand_flag  = rand();

for j=1:D
if rand_flag<0.5
if abs(K1)>=1
RLidx    = floor(Num*rand()+1);
X_rand   = xwoa(RLidx, :);
D_X_rand = abs(K2*X_rand(j)-xwoa(i,j));
xwoa(i,j)= X_rand(j)-K1*D_X_rand;
else
end
else
end
%目标函数更新
if xwoa(i,j)>=tmps(j,2)
xwoa(i,j)=tmps(j,2);
end
if xwoa(i,j)<=tmps(j,1)
xwoa(i,j)=tmps(j,1);
end
end
gb12(i)= func_obj(xwoa(i,:));
end
end

LR              = woa_idx(1);
%训练
[Net,INFO] =trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT  =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;

figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%数据预测
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);

%归一化还原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;

%网络结构
analyzeNetwork(Net)

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 IT T_sim2 Accuracy

158


4.算法理论概述

4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用

   CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核，用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度，减少计算量并增强模型的鲁棒性。


4.2 GRU网络
GRU（Gated Recurrent Unit）是一种先进的循环神经网络（RNN）变体，专门设计用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，并简化LSTM（Long Short-Term Memory）网络的结构，同时保持其捕获长期依赖关系的能力。

   GRU包含一个核心循环单元，该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。


4.3 WOA优化算法

   WOA即Whale Optimization Algorithm（鲸鱼优化算法），是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的生物启发式优化算法，由Eslam Mohamed于2016年提出，常用于解决各种连续优化问题，包括函数优化、机器学习参数调整、工程设计等领域中的复杂优化任务。鲸鱼优化算法模拟了虎鲸的两种主要觅食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 过程。


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