多维时序 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测
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预测效果
基本介绍
MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测
1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
2.GWO-LSTMNTS.m为主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE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。
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(资源处下载)：MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测获取。
clike
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