双向门控循环单元BIGRU时序预测的matlab实现【源代码】

沅_Yuan2024-02-29 13:28

BIGRU简介：

BIGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）是一种双向门控循环单元神经网络模型。它结合了双向循环神经网络（Bi-RNN）和门控循环单元（GRU）的特性，用于处理时序数据和序列建模任务。

在传统的循环神经网络（RNN）中，信息只能按时间顺序流动，无法同时考虑过去和未来的上下文信息。为了解决这个问题，BIGRU引入了双向循环神经网络的思想。它包含两个独立的RNN，一个按时间顺序处理输入序列，另一个按时间逆序处理输入序列。这样一来，BIGRU能够同时获取过去和未来的信息，更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

另外，BIGRU使用了门控循环单元（GRU）作为其基本单元。GRU是一种比较简化的门控循环单元模型，类似于长短时记忆网络（LSTM），但参数量更少，计算成本更低。GRU通过门控机制来控制信息的流动，包括更新门、重置门和候选值，从而有效地解决了梯度消失和梯度爆炸的问题，并且能够更好地捕捉时序数据中的模式和规律。

BIGRU神经网络在时序数据处理和序列建模任务中具有广泛的应用。它可用于股票价格预测、天气预测、语音识别、机器翻译等任务，能够学习序列中的模式和规律，并通过双向结构和门控机制更准确地预测未来的数据。

总之，BIGRU神经网络是一种结合了双向循环神经网络和门控循环单元的模型，用于处理时序数据和序列建模任务，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系和重要模式，具有较好的性能和效果。

在matlab中BIGRU网络结构的搭建如下：

c 复制代码

%%	构建BIGRU
	bigru = layerGraph();
	
    bigru = addLayers(bigru,[
	sequenceInputLayer(inputSize,"Name","input")
	gruLayer(numhidden_units,'OutputMode','sequence',"Name","gru1")
	concatenationLayer(1, 2, "Name", "cat1")
    reluLayer('name','relu')
	fullyConnectedLayer(outputSize) %全连接层输出维度设置
	regressionLayer('name','out')
    ]);
	
	bigru =addLayers(bigru,[
	FlipLayer("flip1")
	gruLayer(numhidden_units,'OutputMode',"sequence","Name","gru2")
	FlipLayer("flip2")]);

    bigru = connectLayers(bigru, "flip2", "cat1/in2");
	bigru = connectLayers(bigru, "input", "flip1");

网络结构：

训练进度：

训练集结果：

测试集结果：

评价指标：

完整代码获取：BIGRU时序预测代码