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

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

文章目录


前言

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

  1. 初始化:生成初始种群。
  2. 评估:计算适应度(如预测误差)。
  3. 更新:通过猎食行为更新种群。
  4. 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

  1. 自注意力计算:计算每个输入位置的注意力权重。
  2. 加权求和:根据注意力权重加权输入特征。
  3. 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

  1. 更新门:决定保留多少先前的信息。
  2. 重置门:决定舍弃多少先前的信息。
  3. 候选激活:生成新的候选特征。
  4. 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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