SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

目录

    • [SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测](#SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测)

预测效果






基本介绍

1.基于GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制;

2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;

3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价;

5.优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。

模型描述

GWO-TCN-BiGRU-Attention是一个结合了灰狼算法(GWO)、时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的复杂模型,用于多变量时间序列预测。下面将逐一解释这些组件以及它们如何协同工作:

灰狼算法(GWO):

灰狼算法是一种启发式优化算法,模拟了灰狼群体中的协作和竞争行为。

在这个模型中,GWO可能被用于优化TCN、BiGRU或Attention机制中的超参数,以找到最佳的网络配置和训练设置。

GWO通过模拟灰狼的狩猎过程(如包围、跟踪、追捕和攻击猎物)来搜索问题的最优解。

时间卷积网络(TCN):

TCN是一种具有时序特性的卷积神经网络,适用于处理时间序列数据。

它结合了因果卷积和膨胀卷积来处理时序依赖关系,特别是长期依赖。

在这个模型中,TCN可能负责从多变量时间序列中提取特征。

双向门控循环单元(BiGRU):

BiGRU是门控循环单元(GRU)的一种变体,能够同时考虑输入序列的前后信息。

GRU是一种门控循环神经网络(RNN),通过门控机制控制信息的流动,从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在这个模型中,BiGRU可能负责进一步处理TCN提取的特征,并捕捉这些特征之间的时序关系。

注意力机制(Attention):

注意力机制允许模型在处理序列数据时,将焦点放在与当前输出最相关的输入部分上。

在这个模型中,Attention机制可能用于对BiGRU的输出进行加权处理,以便在预测时更强调重要的特征。

通过引入注意力机制,模型可以更有效地处理复杂和多变的时间序列数据。

综上所述,GWO-TCN-BiGRU-Attention模型的工作流程可能如下:

首先,使用GWO算法优化TCN、BiGRU和Attention机制的超参数。

然后,将多变量时间序列输入到TCN中,提取出与预测任务相关的特征。

接着,将TCN的输出传递给BiGRU,进一步捕捉特征之间的时序关系。

最后,通过Attention机制对BiGRU的输出进行加权处理,生成最终的预测结果。

需要注意的是,这个模型的复杂性和计算成本可能较高,因此在实际应用中需要权衡其性能和计算资源的需求。同时,针对具体的时间序列预测任务,可能还需要对模型进行适当的调整和优化。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
clike 复制代码
     convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")
        layerNormalizationLayer
        reluLayer
        dropoutLayer(dropoutFactor) 
        additionLayer(2,Name="add_"+i)];

    % Add and connect layers.
    lgraph = addLayers(lgraph,layers);
    lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);

    % Skip connection.
    if i == 1
        % Include convolution in first skip connection.
        layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");

        lgraph = addLayers(lgraph,layer);
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");
        lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");
    else
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");
    end

    % Update layer output name.
    outputName = "add_" + i;
end


tempLayers = flattenLayer("Name","flatten");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = gruLayer(NumNeurons,"Name","gru1");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = [
    FlipLayer("flip3")
    gruLayer(NumNeurons,"Name","gru2")];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);


tempLayers = [
    concatenationLayer(1,2,"Name","concat")

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

相关推荐
胖哥真不错20 天前
Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战
python·tensorflow·attention·项目实战·bilstm·双向长短时记忆循环神经网络·注意力机制回归模型
胖哥真不错21 天前
Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention分类算法)项目实战
python·tensorflow·attention·项目实战·bigru·双向循环神经网络gru·注意力机制分类模型
机器学习之心25 天前
SCI一区级 | Matlab实现SSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测
人工智能·matlab·lstm·attention·多变量时间序列预测·ssa-tcn-lstm
机器学习之心2 个月前
全新一区PID搜索算法+TCN-LSTM+注意力机制!PSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(Matlab)
注意力机制·多变量时间序列预测·tcn-lstm·psa-tcn-lstm
机器学习之心2 个月前
多维时序 | Matlab基于BO-LSSVM贝叶斯优化最小二乘支持向量机数据多变量时间序列预测
支持向量机·matlab·贝叶斯优化·多变量时间序列预测·最小二乘支持向量机·bo-lssvm
机器学习之心2 个月前
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
支持向量机·多变量时间序列预测·ssa-svr·麻雀算法优化支持向量机
CS_木成河2 个月前
【HuggingFace Transformers】OpenAIGPTModel的核心——Block源码解析
人工智能·gpt·深度学习·transformer·openai·attention·mlp
机器学习之心2 个月前
强推!创新直发核心!时序分解+优化组合+模型对比!VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测
transformer·bilstm·多变量时间序列预测·vmd-ssa
机器学习之心3 个月前
时序预测 | 基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型(pytorch)
人工智能·pytorch·python·多变量时间序列预测·dlinear·patchtst
机器学习之心3 个月前
时序预测 | 基于VMD-SSA-LSSVM+LSTM多变量时间序列预测模型(Matlab)
lstm·多变量时间序列预测·vmd-ssa-lssvm