时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
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预测效果
基本介绍
时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积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-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
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-GRU鲸鱼算法是一种用于优化卷积门控循环单元 ( CNN-GRU) 模型的预测方法。CNN-GRU是一种结合了卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 的模型。
鲸鱼算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一种基于鲸鱼行为的优化算法，它模拟了鲸鱼在海洋中寻找食物的行为，具有全局搜索能力和高收敛速度的优点。将WOA算法应用于CNN-GRU模型的优化中，可以提高模型的预测准确度和鲁棒性。该算法的基本步骤如下：
- 初始化模型参数和WOA算法参数。
- 对于每个鲸鱼个体，根据当前位置计算适应度值，并根据当前最优个体更新WOA算法参数。
- 根据更新后的WOA算法参数，对CNN-GRU模型进行参数优化，并计算模型的预测误差。
- 根据模型预测误差调整WOA算法参数，再次对CNN-GRU模型进行参数优化。重复步骤2到4，直到达到预设的停止条件。
- 该算法的优点在于，它将 WOA算法的全局搜索能力和高收敛速度与CNN-GRU模型的序列建模能力相结合，可以有效提高模型的预测准确度和鲁棒性。同时，该算法还可以适用于多输入单输出的回归预测问题，如图像序列预测和时间序列预测等。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式1：私信博主回复WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积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-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
clike
%% 获取最优种群
for j = 1 : SearchAgents
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j, :);
end
end
%% 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 : SearchAgents
pop_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