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

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

matlab 复制代码
%%  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

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