时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测

预测效果

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。
1.MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出时间序列预测
2.单变量时间序列预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.鲸鱼算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

模型描述

WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元预测"是一个复杂的算法模型，下面对其进行解释：
WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法：这是一种基于鲸鱼优化算法的神经网络优化算法，用于优化神经网络的参数。通过卷积神经网络提取特征，然后通过双向门控循环单元处理序列数据中的长期依赖关系，最后将处理后的数据进行预测，输出一个连续值结果。通过鲸鱼优化算法对神经网络的参数进行优化，提高预测准确率。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主回复WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测；
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测

%%  获取最优种群for j = 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :);endend%%  更新种群和适应度值pop_new = X_new;fitness = fitness_new;%%  更新种群 [fitness, index] = sort(fitness);for j = 1 : SearchAgentspop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);end%%  得到优化曲线curve(i) = GBestF;avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',10,...'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501