菏泽网站获客网站建设公司,怎么做网站的页眉,电子商务网站建设选择,如何看到网站做哪些关键字时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元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 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积…时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元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 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测 2.单变量时间序列预测 3.多指标评价评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等代码质量极高 4.鲸鱼算法优化参数为学习率隐含层节点正则化参数 5.excel数据方便替换运行环境2020及以上。 模型描述 WOA-CNN-GRU鲸鱼算法是一种用于优化卷积门控循环单元 ( CNN-GRU) 模型的预测方法。CNN-GRU是一种结合了卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 的模型。 鲸鱼算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一种基于鲸鱼行为的优化算法它模拟了鲸鱼在海洋中寻找食物的行为具有全局搜索能力和高收敛速度的优点。将WOA算法应用于CNN-GRU模型的优化中可以提高模型的预测准确度和鲁棒性。该算法的基本步骤如下 初始化模型参数和WOA算法参数。对于每个鲸鱼个体根据当前位置计算适应度值并根据当前最优个体更新WOA算法参数。根据更新后的WOA算法参数对CNN-GRU模型进行参数优化并计算模型的预测误差。根据模型预测误差调整WOA算法参数再次对CNN-GRU模型进行参数优化。重复步骤2到4直到达到预设的停止条件。该算法的优点在于它将 WOA算法的全局搜索能力和高收敛速度与CNN-GRU模型的序列建模能力相结合可以有效提高模型的预测准确度和鲁棒性。同时该算法还可以适用于多输入单输出的回归预测问题如图像序列预测和时间序列预测等。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主回复WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序数据订阅后私信我获取)WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
%% 获取最优种群for j 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) GBestF)GBestF fitness_new(j);GBestX X_new(j, :);endend%% 更新种群和适应度值pop_new X_new;fitness fitness_new;%% 更新种群 [fitness, index] sort(fitness);for j 1 : SearchAgentspop_new(j, :) pop_new(index(j), :);end%% 得到优化曲线curve(i) GBestF;avcurve(i) sum(curve) / length(curve);
end%% 得到最优值
Best_pos GBestX;
Best_score curve(end);%% 得到最优参数
NumOfUnits abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize k;
outputSize 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 20, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, InitialLearnRate, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 6, ... % 训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, L2Regularization, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, gpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots, training-progress); % 画出曲线参考资料 [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
