时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测
目录
预测效果
基本介绍
MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测，CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制时间序列预测。
模型描述
Matlab实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测
1.data为数据集，格式为excel，单变量时间序列预测；
2.CNN_BiGRU_AttentionTS.m为主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE；
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2021b及以上。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2021b及以上。4.注意力机制模块：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元，为模型添加了通道注意力机制，该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重，针对不同的任务增强或者抑制对应的通道，以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图，总体分为三步：首先是Squeeze 压缩操作，对空间维度的特征进行压缩，保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化，并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得，空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作，它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。如公式所示，s为激励操作的输出，σ为激活函数sigmoid，W2和W1分别是两个完全连接层的相应参数，δ是激活函数ReLU，对特征先降维再升维。最后是Reweight操作，对之前的输入特征进行逐通道加权，完成原始特征在各通道上的重新分配。
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CNN-BiGRU-Attention时间序列预测获取。
clike
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>0
mydevice = 'gpu';
else
mydevice = 'cpu';
end
options = 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;
------------------------------------------------
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[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