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）
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I,:);
LR = X(1);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
%CNN-GRU
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%训练
[GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train, Lab_train, layers, opts);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
%预测
ypred2 = predict(GCNN_net, Dat_test );
figure
plot(Lab_test, 'r')
hold on
plot(ypred2, 'b-o')
legend('真实值', '预测值')
grid on
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
grid on
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
grid on
save R2.mat Rerr Rlos ypred2 Lab_test
166
4.算法理论概述
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法是一种结合了粒子群优化技术和分组卷积神经网络（GroupCNN）的时间序列预测方法。这种方法利用粒子群优化来寻找最优的网络结构和超参数，以提高时间序列预测的准确性和效率。
4.1 GA
遗传算法是一种借鉴自然选择和遗传机制的启发式搜索算法，通过模拟生物进化过程中的“选择”、“交叉”（杂交）、“变异”等操作，来寻找问题的最优解。在CNN-GRU模型的超参数优化中，GA的目标是探索出能使模型预测性能（如均方误差最小化或准确率最大化）最佳的超参数组合，这些超参数可能包括学习率、网络层数、神经元数量、批次大小等。
4.2 分组卷积神经网络（GroupCNN）
分组卷积是一种减少计算成本同时保持模型性能的有效手段。在深度学习领域，尤其是在卷积神经网络（CNN）中，分组卷积被用来降低参数数量和计算复杂度。假设输入张量为X，卷积核为W，输出张量为Y，则分组卷积的计算可以表示为：
常规卷积和分组卷积，其区别如下图所示：
