基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

目录

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 卷积神经网络(CNN)](#4.1 卷积神经网络(CNN))

[4.2 CNN-GRU模型架构](#4.2 CNN-GRU模型架构)

[4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测](#4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测)

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

....................................................................
for i=1:Iter
    i
    for j=1:Npeop
        rng(i+j)
        if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
           p1(j,:)   = x1(j,:);%变量
           pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
        end
        if pbest1(j)<gbest1
           g1     = p1(j,:);%变量
           gbest1 = pbest1(j);
        end
        
        v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
        x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); 
         
        for k=1:dims
            if x1(j,k) >= tmps(2,k)
               x1(j,k) = tmps(2,k);
            end
            if x1(j,k) <= tmps(1,k)
               x1(j,k) = tmps(1,k);
            end
        end

        for k=1:dims
            if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(2,k)/2;
            end
            if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(1,k)/2;
            end
        end

    end
    gb1(i)=gbest1 ;
end
 
LR             = g1(1);
 
numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
............................................................................
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]);
 
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]);
 
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);


save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 gb1 Accuracy
152

4.算法理论概述

基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的的CNN-GRU(卷积神经网络-门控循环单元)时间序列回归预测模型,是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制,实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时,利用遗传算法对模型超参数进行优化,能够进一步提升模型的预测性能。

4.1 卷积神经网络(CNN)

CNN以其在图像识别领域的卓越表现而闻名,但其在时间序列分析中也显示出了强大的潜力。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量,利用卷积层捕获输入数据的空间特征。

4.2 CNN-GRU模型架构

GRU作为LSTM的简化版,同样用于捕获序列中的长期依赖,但具有更少的门控机制.

4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测

在时间序列预测任务中,首先使用CNN对输入序列进行特征提取,然后将提取到的特征作为GRU的输入,进一步捕捉序列中的时序依赖关系。整个网络的参数(包括CNN的卷积核权重、GRU的门控参数等)构成了PSO算法的搜索空间。

1.结合PSO的过程:初始化一组粒子,每个粒子代表一组CNN-LSTM模型的参数。

2.对于每个粒子,构建相应的CNN-GRU模型并训练,评估其在验证集上的预测性能(如均方误差MSE)作为适应度函数。

3.根据PSO算法更新粒子的位置和速度,不断寻找更优的模型参数配置。

4.迭代此过程直至满足停止条件(如达到最大迭代次数或找到足够好的解)。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关推荐
余生H21 分钟前
transformer.js(三):底层架构及性能优化指南
javascript·深度学习·架构·transformer
果冻人工智能40 分钟前
2025 年将颠覆商业的 8 大 AI 应用场景
人工智能·ai员工
代码不行的搬运工41 分钟前
神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型
人工智能·神经网络·transformer
石小石Orz43 分钟前
Three.js + AI:AI 算法生成 3D 萤火虫飞舞效果~
javascript·人工智能·算法
罗小罗同学1 小时前
医工交叉入门书籍分享:Transformer模型在机器学习领域的应用|个人观点·24-11-22
深度学习·机器学习·transformer
孤独且没人爱的纸鹤1 小时前
【深度学习】:从人工神经网络的基础原理到循环神经网络的先进技术,跨越智能算法的关键发展阶段及其未来趋势,探索技术进步与应用挑战
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
阿_旭1 小时前
TensorFlow构建CNN卷积神经网络模型的基本步骤:数据处理、模型构建、模型训练
人工智能·深度学习·cnn·tensorflow
羊小猪~~1 小时前
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·tensorflow·neo4j
极客代码1 小时前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
zhangfeng11331 小时前
pytorch 的交叉熵函数,多分类,二分类
人工智能·pytorch·分类