NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比
目录
预测效果
基本介绍
1.Matlab实现NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上；
2.单变量时间序列预测；
3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；
5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。
模型描述
NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比。
下面是这个模型的主要组成部分和工作流程的简要说明：
数据预处理：首先，对时间序列数据进行预处理。划分训练集和测试集等。
卷积神经网络（CNN）：通过使用CNN，模型可以自动学习输入数据的空间特征。CNN通常由多个卷积层和池化层组成，可以有效地提取输入数据的局部特征。
双向门控循环单元（BiGRU）：双向门控循环单元是一种适用于序列数据建模的循环神经网络（RNN）变体。双向门控循环单元具有记忆单元和门控机制，可以捕捉输入数据的长期依赖关系。通过双向门控循环单元层，模型可以学习序列数据的时间依赖性。
多头注意力机制（Mutilhead Attention）：多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同部分。它通过将序列数据映射到多个子空间，并计算每个子空间的注意力权重来实现这一点。这样可以提高模型对不同时间步和特征之间关系的建模能力。
北方苍鹰算法优化：北方苍鹰算法是一种基于群体智能的优化算法，可以用于调整模型的超参数和优化训练过程。通过应用北方苍鹰算法算法，可以提高模型的性能和收敛速度。
融合和预测：最后，通过融合CNN、BiGRU和多头注意力机制的输出，模型可以生成对未来时间步的多变量时间序列的预测。
需要注意的是，这是一种概念性的模型描述，具体实现的细节可能因应用场景和数据特征而有所不同。模型的性能和效果还需要根据具体问题进行评估和调优。
程序设计
clike
layers0 = [ ...
% 输入特征
sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input') %输入层设置
sequenceFoldingLayer('name','fold') %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
% CNN特征提取
convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1') %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
batchNormalizationLayer('name','batchnorm1') % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
reluLayer('name','relu1') % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
% 池化层
maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool') % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
% 展开层
sequenceUnfoldingLayer('name','unfold') %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
%平滑层
flattenLayer('name','flatten')
lstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1')
selfAttentionLayer(2,2) %创建2个头，2个键和查询通道的自注意力层
dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1') % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入
fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect') % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
regressionLayer('Name','output') ];
lgraph0 = layerGraph(layers0);
lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
pNum = round( pop * P_percent ); % The population size of the producers
lb= c.*ones( 1,dim ); % Lower limit/bounds/ a vector
ub= d.*ones( 1,dim ); % Upper limit/bounds/ a vector
%Initialization
for i = 1 : pop
x( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );
fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;
end
pFit = fit;
pX = x;
XX=pX;
[ fMin, bestI ] = min( fit ); % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX = x( bestI, : ); % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin
% Start updating the solutions.
for t = 1 : M
[fmax,B]=max(fit);
worse= x(B,:);
r2=rand(1);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i = 1 : pNum
if(r2<0.9)
r1=rand(1);
a=rand(1,1);
if (a>0.1)
a=1;
else
a=-1;
end
x( i , : ) = pX( i , :)+0.3*abs(pX(i , : )-worse)+a*0.1*(XX( i , :)); % Equation (1)
else
aaa= randperm(180,1);
if ( aaa==0 ||aaa==90 ||aaa==180 )
x( i , : ) = pX( i , :);
end
theta= aaa*pi/180;
x( i , : ) = pX( i , :)+tan(theta).*abs(pX(i , : )-XX( i , :)); % Equation (2)
end
x( i , : ) = Bounds( x(i , : ), lb, ub );
fit( i ) = fobj( x(i , : ) );
end
[ fMMin, bestII ] = min( fit ); % fMin denotes the current optimum fitness value
bestXX = x( bestII, : ); % bestXX denotes the current optimum position
R=1-t/M; %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Xnew1 = bestXX.*(1-R);
Xnew2 =bestXX.*(1+R); %%% Equation (3)
Xnew1= Bounds( Xnew1, lb, ub );
Xnew2 = Bounds( Xnew2, lb, ub );
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Xnew11 = bestX.*(1-R);
Xnew22 =bestX.*(1+R); %%% Equation (5)
Xnew11= Bounds( Xnew11, lb, ub );
Xnew22 = Bounds( Xnew22, lb, ub );
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i = ( pNum + 1 ) :12 % Equation (4)
x( i, : )=bestXX+((rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew1)+(rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew2));
x(i, : ) = Bounds( x(i, : ), Xnew1, Xnew2 );
fit(i ) = fobj( x(i,:) ) ;
end参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501