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[6.2 GRU](#6.2 GRU)
1.前言
时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，GRU可有效建模序列长期依赖关系，WOA优化则用于优化GRU的关键参数，形成 "分解-优化-预测" 的完整框架。该算法通过多技术协同，提升时序预测的准确性和鲁棒性。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
3.算法运行软件版本
Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）
...................................................................
layers = [ ...
sequenceInputLayer(indim)
gruLayer(Nlayer)
fullyConnectedLayer(outdim)
regressionLayer];
%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
%预测
Tpre1 = predict(net, Pxtrain);
Tpre2 = predict(net, Pxtest);
%反归一化
TNpre1 = mapminmax('reverse', Tpre1, Norm_O);
TNpre2 = mapminmax('reverse', Tpre2, Norm_O);
%数据格式转换
TNpre1s(d,:) = cell2mat(TNpre1);
TNpre2s(d,:) = cell2mat(TNpre2);
T_trains(d,:) = T_train;
T_tests(d,:) = T_test;
Rerrs(d,:)=Rerr;
Rloss(d,:)=Rlos;
end
2265.算法仿真参数
%每个变量的取值范围
tmps(1,:) = [10,100]; %
tmps(2,:) = [0.0001;0.05]; %
Num = 10; %搜索数量
Iters = 5; %迭代次数
D = 2; %搜索空间维数
woa_idx = zeros(1,D);
woa_get = inf;
%每个变量的取值范围
tmps(1,:) = [10,100]; %
tmps(2,:) = [0.0001;0.05]; %6.算法理论概述
6.1变分模态分解（VMD）
VMD是一种自适应信号分解方法，通过构建变分模型将原始序列分解为若干模态分量（IMF），每个分量对应特定频率尺度，且带宽之和最小化。该过程通过交替迭代更新各模态的频率和幅值实现，无需预设分解层数（实际应用中需结合数据特性确定或优化）。
6.2 GRU
门控循环单元解决传统RNN的梯度消失 / 爆炸问题，同时简化了长短期记忆网络（LSTM）的结构，在保持相似性能的前提下降低了计算复杂度。GRU的核心优势在于：
能有效捕捉序列数据中的长期依赖关系（如文本中的上下文关联、时间序列中的历史趋势）；
结构比LSTM更简洁（仅含2个门控机制），训练速度更快；
在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等领域表现优异。
GRU通过门控机制控制信息的流动与遗忘，避免了传统 RNN 在长序列中梯度衰减的问题。其核心思想是：对于输入的序列信息，动态决定哪些信息需要保留（记忆），哪些信息需要更新（替换）。
7.参考文献
1\]彭德烊,赵胜利,吴圆圆,et al.基于VMD和LSTM的全球平均气温预测\[J\].Climate Change Research Letters, 2024, 13.DOI:10.12677/ccrl.2024.135122. \[2\]Sun H , Yu Z , Zhang B .Research on short-term power load forecasting based on VMD and GRU\[J\].PLoS ONE (v.1;2006), 2024, 19(7):21.DOI:10.1371/journal.pone.0306566. ## 8.算法完整程序工程 **OOOOO** **OOO** **O**