多维时序 | Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型（完整源码和数据)
2.运行环境Matlab2023及以上，excel数据集，多列输入，单列输出，方便替换数据，考虑历史特征的影响；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MAPE、MSE等，代码质量极高。
冠豪猪算法CPO优化的BiTCN-BiGRU模型。通过优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数,正则化参数四个参数提高其预测精度，减少人工调参。

CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型是一个结合了多种神经网络模型和优化算法的时间序列预测模型。让我逐步解释这个模型的不同组成部分：

CPO：CPO是一种优化算法，用于优化神经网络的参数。它可以通过调整网络参数来提高模型的性能。

BiTCN（Bidirectional Temporal Convolutional Network）：BiTCN是一个双向的时间卷积神经网络模型。时间卷积神经网络可以有效地捕捉时间序列数据中的时序模式和趋势。双向表示模型可以同时考虑过去和未来的信息，进一步提高了预测性能。

BiGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）：BiGRU是一个双向门控循环单元模型。门控循环单元是一种循环神经网络模型，能够处理序列数据中的长期依赖关系。双向模型可以同时利用过去和未来的信息，提高预测准确性。

冠豪猪优化：冠豪猪优化是一种特定的优化算法，可能是作者自己定义的一种方法。它可能与传统的优化算法有所不同，但具体的细节需要参考原始论文或文献。

综合来看，CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型是一个综合了时间卷积神经网络、双向门控循环单元和特定优化算法的模型，用于处理多变量时间序列数据并进行预测。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源处私信回复Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型。

clc;clear;close all;format compact
tic
clc
clear alloptions = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam'MaxEpochs', 70, ...                              % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.01, ...                     % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ...                    % 训练850次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.01, ...                     % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691