多维时序 | MATLAB实现ZOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab基于ZOA-CNN-BiGRU-Attention斑马优化卷积双向门控循环单元网络融合注意力机制的多变量时间序列预测算法，
2.要求2021版以上。多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测，对卷积核大小、BiGRU神经元个数、学习率进行寻优，以最小MAPE为目标函数，展示MAPE、RMSE、MAE的计算结果。
3.适用于，风速预测，光伏功率预测，发电功率预测，出力预测，海上风电预测，碳价预测等等。
4.斑马优化算法（Zebra Optimization Algorithm，ZOA）等人于2022年底提出的新算法，对比于灰狼GWO、鲸鱼WOA、遗传GA、粒子群PSO等算法有着更高的创新性。
5.直接替换数据就可以,使用EXCEL表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。

模型描述

斑马优化卷积双向门控循环单元网络融合注意力机制的多变量时间序列预测算法是一种用于预测多变量时间序列数据的算法。它结合了多种神经网络技术，包括斑马优化算法、卷积神经网络、双向门控循环单元网络和注意力机制。首先，将多变量时间序列数据进行归一化处理，确保数据在相似的尺度上。然后，将数据划分为训练集和测试集。使用斑马优化算法来优化神经网络的权重和偏置。斑马优化算法是一种群体智能算法，灵感来自斑马的群体行为。它通过模拟斑马在寻找食物时的行为，来搜索最优解。将卷积层、池化层和全连接层组合起来构建卷积神经网络。卷积层可以提取时间序列数据的局部特征，池化层可以减少参数数量并保持特征的空间结构，全连接层可以将提取的特征映射到输出。使用双向门控循环单元来学习时间序列数据的长期依赖关系。双向GRU可以同时考虑过去和未来的信息，捕捉到时间序列数据中的动态模式。引入注意力机制来增强模型对重要时间步的关注。注意力机制可以根据输入数据的重要性分配不同的注意力权重，使模型能够更好地聚焦于关键的时间步。将斑马优化算法、CNN、Bi-GRU和注意力机制融合在一起构建完整的预测模型。通过优化网络权重和偏置，模型可以学习时间序列数据中的模式和规律，并进行准确的多变量预测。使用测试集对模型进行评估，计算预测结果与真实值之间的误差，例如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等指标。斑马优化卷积双向门控循环单元网络融合注意力机制的多变量时间序列预测算法可以提供准确的多变量时间序列预测结果，并在实际应用中具有较好的性能。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复MATLAB实现ZOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测获取。

 gruLayer(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0mydevice = 'gpu';
elsemydevice = 'cpu';
endoptions = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',MaxEpochs, ...'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',learningrate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',56, ...'LearnRateDropFactor',0.25, ...'L2Regularization',1e-3,...'GradientDecayFactor',0.95,...'Verbose',false, ...'Shuffle',"every-epoch",...'ExecutionEnvironment',mydevice,...'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501