回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-GRU组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

一、NGO-Transformer-GRU模型

NGO-Transformer-GRU组合模型的数据预测

NGO-Transformer-GRU 组合模型将北方苍鹰优化算法（NGO）、Transformer架构和门控递归单元（GRU）结合，用于复杂时序数据的预测。以下是详细的原理和流程：

1. NGO（北方苍鹰优化算法）

目的：优化模型参数，提高预测性能。

原理：

模拟苍鹰的猎食行为优化模型的超参数。
包括种群初始化、适应度评估、选择和更新种群等步骤。

流程：

初始化：生成初始种群。
评估：计算适应度（如预测误差）。
更新：通过猎食行为更新种群。
迭代：重复更新直到达到停止条件。

2. Transformer

目的：处理复杂的时序依赖，捕捉长期依赖。

原理：

采用自注意力机制对输入序列进行加权求和，捕捉序列中的重要信息。
包括多个编码器和解码器层，处理长距离依赖关系。

流程：

自注意力计算：计算每个输入位置的注意力权重。
加权求和：根据注意力权重加权输入特征。
位置编码：添加时间位置信息。

3. GRU（门控递归单元）

目的：处理序列数据的时序特征，捕捉时间依赖。

原理：

GRU是LSTM的简化版本，具有更新门和重置门来控制信息流动。
具有较少的参数，计算效率高。

流程：

更新门：决定保留多少先前的信息。
重置门：决定舍弃多少先前的信息。
候选激活：生成新的候选特征。
合成输出：结合旧信息和新信息生成当前输出。

4. 综合建模流程

1. 数据预处理：

数据清洗：处理缺失值和异常值。
特征提取：提取和标准化输入特征数据。

2. 模型构建：

Transformer：处理时序特征，生成上下文表示。
GRU：捕捉序列中的时间依赖关系。

3. 参数优化：

使用 NGO 优化 Transformer 和 GRU 的超参数。

4. 模型训练：

输入数据：将特征数据输入 Transformer 和 GRU 模型。
损失函数：使用均方误差（MSE）等损失函数进行训练。

5. 模型预测：

使用训练好的模型对新数据进行预测。

6. 模型评估：

评估模型的预测性能，如通过均方误差（MSE）等指标。

总结

NGO-Transformer-GRU 组合模型利用北方苍鹰优化算法优化模型参数，通过 Transformer 处理复杂的时序特征，GRU 处理时间依赖。模型的主要流程包括数据预处理、模型构建、参数优化、训练、预测和评估。

二、实验结果

NGO-Transformer-GRU回归预测结果

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;

四、代码获取

私信即可 99米

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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