基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

[4.1 CNN（卷积神经网络）部分](#4.1 CNN（卷积神经网络）部分)

[4.2 GRU（门控循环单元）部分](#4.2 GRU（门控循环单元）部分)

[4.3 Attention机制部分](#4.3 Attention机制部分)

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

...................................................................
    
%CNN-GRU-ATT
layers = func_model(Dim);

%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
options = trainingOptions('adam', ...       
    'MaxEpochs', 1500, ...                 
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...          
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        
    'LearnRateDropPeriod', 1000, ...        
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          
    'Plots', 'training-progress', ...     
    'Verbose', false);

%训练
Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);

figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on

subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);



figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid on

subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
116

4.算法理论概述

CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征，GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系，而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。

4.1 CNN（卷积神经网络）部分

在时间序列回归任务中，CNN用于捕获局部特征和模式：

4.2 GRU（门控循环单元）部分

GRU用于捕捉时间序列的长期依赖关系：

4.3 Attention机制部分

最后，通过反向传播算法调整所有参数以最小化预测误差，并在整个训练集上迭代优化模型。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO