网站做查赚钱,网站建设捌金手指花总四,国家反诈中心app下载流程,平台建设包括哪些方面SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测 目录 SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序…SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测 目录 SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.基于GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测要求Matlab2023版以上自注意力机制一键单头注意力机制替换成多头注意力机制 2.输入多个特征输出单个变量考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 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.优化学习率神经元个数注意力机制的键值, 正则化参数。 模型描述
GWO-TCN-BiGRU-Attention是一个结合了灰狼算法GWO、时间卷积网络TCN、双向门控循环单元BiGRU和注意力机制Attention的复杂模型用于多变量时间序列预测。下面将逐一解释这些组件以及它们如何协同工作
灰狼算法GWO
灰狼算法是一种启发式优化算法模拟了灰狼群体中的协作和竞争行为。
在这个模型中GWO可能被用于优化TCN、BiGRU或Attention机制中的超参数以找到最佳的网络配置和训练设置。
GWO通过模拟灰狼的狩猎过程如包围、跟踪、追捕和攻击猎物来搜索问题的最优解。
时间卷积网络TCN
TCN是一种具有时序特性的卷积神经网络适用于处理时间序列数据。
它结合了因果卷积和膨胀卷积来处理时序依赖关系特别是长期依赖。
在这个模型中TCN可能负责从多变量时间序列中提取特征。
双向门控循环单元BiGRU
BiGRU是门控循环单元GRU的一种变体能够同时考虑输入序列的前后信息。
GRU是一种门控循环神经网络RNN通过门控机制控制信息的流动从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
在这个模型中BiGRU可能负责进一步处理TCN提取的特征并捕捉这些特征之间的时序关系。
注意力机制Attention
注意力机制允许模型在处理序列数据时将焦点放在与当前输出最相关的输入部分上。
在这个模型中Attention机制可能用于对BiGRU的输出进行加权处理以便在预测时更强调重要的特征。
通过引入注意力机制模型可以更有效地处理复杂和多变的时间序列数据。
综上所述GWO-TCN-BiGRU-Attention模型的工作流程可能如下
首先使用GWO算法优化TCN、BiGRU和Attention机制的超参数。
然后将多变量时间序列输入到TCN中提取出与预测任务相关的特征。
接着将TCN的输出传递给BiGRU进一步捕捉特征之间的时序关系。
最后通过Attention机制对BiGRU的输出进行加权处理生成最终的预测结果。
需要注意的是这个模型的复杂性和计算成本可能较高因此在实际应用中需要权衡其性能和计算资源的需求。同时针对具体的时间序列预测任务可能还需要对模型进行适当的调整和优化。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测。
convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactordilationFactor,Paddingcausal)layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(dropoutFactor) additionLayer(2,Nameadd_i)];% Add and connect layers.lgraph addLayers(lgraph,layers);lgraph connectLayers(lgraph,outputName,conv1_i);% Skip connection.if i 1% Include convolution in first skip connection.layer convolution1dLayer(1,numFilters,NameconvSkip);lgraph addLayers(lgraph,layer);lgraph connectLayers(lgraph,outputName,convSkip);lgraph connectLayers(lgraph,convSkip,add_ i /in2);elselgraph connectLayers(lgraph,outputName,add_ i /in2);end% Update layer output name.outputName add_ i;
endtempLayers flattenLayer(Name,flatten);
lgraph addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers gruLayer(NumNeurons,Name,gru1);
lgraph addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers [FlipLayer(flip3)gruLayer(NumNeurons,Name,gru2)];
lgraph addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers [concatenationLayer(1,2,Name,concat)
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
