基于WOA鲸鱼优化的TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真

简介: 本内容包含时间序列预测算法的相关资料,涵盖以下几个方面:1. 算法运行效果预览(无水印);2. 运行环境为Matlab 2022a/2024b;3. 提供部分核心程序,完整版含中文注释及操作视频;4. 理论概述:结合时间卷积神经网络(TCN)与鲸鱼优化算法(WOA),优化TCN超参数以提升非线性时间序列预测性能。通过因果卷积层与残差连接构建TCN模型,并用WOA调整卷积核大小、层数等参数,实现精准预测。适用于金融、气象等领域决策支持。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg
6.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a/matlab2024b

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)

lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);



%参数设置
options = trainingOptions("adam",...          
          'InitialLearnRate',X(5),...        
          'MaxEpochs',500,...               
          'miniBatchSize',2,...               
          'Plots','training-progress',...     
          'Verbose', false);                     


%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);

Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;


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



%仿真预测
tmps   = predict(net, Ptest_reshape ); 
T_pred = double(tmps{1, 1});
%反归一化
T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
ERR    = mean(abs(T_test-T_pred));
ERR

figure
plot(T_test, 'b','LineWidth', 1)
hold on
plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on

figure
plotregression(T_test,T_pred,['回归']);

save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR 
205

4.算法理论概述
时间序列预测在众多领域如金融、气象、工业生产等有着广泛的应用。准确预测时间序列的未来趋势对于决策制定、资源分配、风险评估等方面具有重要意义。传统的时间序列预测方法如 ARIMA 等在处理复杂的非线性时间序列时存在一定的局限性。随着深度学习技术的发展,时间卷积神经网络(TCN)因其能够自动学习时间序列中的复杂模式和特征,在时间序列预测中表现出良好的性能。然而,TCN 的性能高度依赖于其超参数的设置,如卷积核大小、层数、扩张率等。WOA则可以用于优化 TCN 的参数,以提高预测性能。,能够在复杂的搜索空间中找到接近最优的解,将其应用于 TCN 的超参数优化,可以进一步提高 TCN 的预测性能,从而实现更准确、可靠的时间序列预测。

  TCN 主要由一系列的因果卷积层(Causal Convolution Layer)和残差连接(Residual Connection)组成。

image.png

   对于种群中的每一个染色体(即一组超参数设置),构建相应的 TCN-GRU模型,并使用训练集数据对其进行训练。训练过程中采用合适的损失函数(如前面提到的基于预测误差的函数)和优化算法(如 Adam 等)来调整 TCN-GRU的权重参数。训练完成后,使用测试集数据对 TCN-GRU模型进行评估,计算其适应度值(如基于预测误差的适应度函数)。                   

   经过多次迭代后,选择适应度值最高的染色体所对应的 TCN-GRU超参数设置,使用这些超参数构建最终的 TCN-GRU模型,并使用全部的训练数据对其进行重新训练,得到优化后的 TCN-GRU时间序列预测模型。
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