时序预测|基于PO-TCN-BiGRU的数据单变量和多变量时序预测Matlab程序 含基础模型对比TCN-BiGRU

时序预测|基于PO-TCN-BiGRU的数据单变量和多变量时序预测Matlab程序 含基础模型对比TCN-BiGRU

文章目录

• 前言
• • [时序预测|基于PO-TCN-BiGRU的数据单变量和多变量时序预测Matlab程序 含基础模型对比TCN-BiGRU](#时序预测|基于PO-TCN-BiGRU的数据单变量和多变量时序预测Matlab程序 含基础模型对比TCN-BiGRU)
• 一、PO-TCN-BiGRU模型
• • • [1. 时间卷积网络 (TCN)](#1. 时间卷积网络 (TCN))
    • [2. 双向门控循环单元 (BiGRU)](#2. 双向门控循环单元 (BiGRU))
    • [3. 鹦鹉优化算法 (PO)](#3. 鹦鹉优化算法 (PO))
    • [PO-TCN-BiGRU 模型的流程](#PO-TCN-BiGRU 模型的流程)
    • 总结
• 二、实验结果
• 三、核心代码
• 四、代码获取
• 五、总结

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前言

时序预测|基于PO-TCN-BiGRU的数据单变量和多变量时序预测Matlab程序 含基础模型对比TCN-BiGRU

一、PO-TCN-BiGRU模型

PO-TCN-BiGRU 是一个基于时序数据的深度学习模型，其中包含了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）和双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的结合，同时应用了鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm, PO）来优化模型参数。以下是对各个部分的详细解释和它们在模型中的工作原理：

1. 时间卷积网络 (TCN)

TCN 是一种用于处理时序数据的神经网络架构，主要通过卷积操作来捕捉时间序列中的长期依赖关系。它的关键特点包括：

• 因果卷积：保证模型只依赖于当前时刻及之前的时刻，避免未来信息的泄漏。
• 膨胀卷积：使用膨胀因子来扩展卷积核的感受野，从而提高模型捕捉长期依赖的能力，同时保持计算效率。
• 残差连接：通过残差连接来促进梯度的传播和训练的稳定性。

2. 双向门控循环单元 (BiGRU)

GRU 是一种简化的循环神经网络（RNN），用于捕捉序列数据中的时间依赖性。BiGRU 是 GRU 的一个扩展，具有以下特点：

• 双向结构：同时从序列的前向和后向处理数据，以捕捉更全面的上下文信息。
• 门控机制：使用重置门和更新门来控制信息的流动，从而有效地捕捉长期依赖关系。

3. 鹦鹉优化算法 (PO)

鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm, PO）是一种用于优化模型参数的算法，模仿了鹦鹉的某些行为特征。虽然相对较新，PO 旨在提高优化过程的效率和效果，具体实现和机制可能包括：

• 群体智能：利用群体智能的思想，通过模拟多只鹦鹉的行为来搜索最优解。
• 自适应调整：根据当前搜索状态调整算法的参数，以提高收敛速度和解的质量。

PO-TCN-BiGRU 模型的流程

1. 数据准备：准备时序数据，并将其分割成训练集、验证集和测试集。
2. TCN 编码：使用 TCN 对输入的时序数据进行特征提取。通过因果卷积和膨胀卷积，TCN 捕捉数据中的时序特征。
3. BiGRU 编码：将 TCN 提取的特征传递给 BiGRU。BiGRU 在双向处理时序信息的同时，利用门控机制增强对长期依赖关系的捕捉能力。
4. 模型优化：使用鹦鹉优化算法对模型进行参数优化。通过模拟鹦鹉的行为，PO 算法在参数空间中进行搜索，以找到最优的参数设置。
5. 模型评估：在验证集和测试集上评估模型的性能，根据评估结果调整模型结构或优化过程。

总结

PO-TCN-BiGRU 是一个结合了 TCN 和 BiGRU 的时序模型，并使用鹦鹉优化算法进行参数优化。TCN 提供了强大的时序特征提取能力，BiGRU 增强了对序列中长短期依赖的捕捉，而 PO 算法则提高了模型参数优化的效果。这个组合旨在提升时序数据分析中的预测和分类性能。

二、实验结果

PO-TCN-BiGRU多变量时间序列预测结果

PO-TCN-BiGRU多变量时间序列预测结果

TCN-BiGRU多变量时间序列预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。

多特征输入，单输出，多输出