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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN-GRU模型架构
4.2 GA优化CNN-GRU流程
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
...........................................…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 CNN-GRU模型架构
4.2 GA优化CNN-GRU流程
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
...................................................................
figure
plot(Error2,linewidth,2);
grid on
xlabel(迭代次数);
ylabel(遗传算法优化过程);
legend(Average fitness);[V,I] min(JJ);
X phen1(I,:);LR X(1);
numHiddenUnits1 floor(X(2))1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
numHiddenUnits2 floor(X(3))1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
%CNN-GRU
layers func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%训练
[Net,INFO] trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT [1:length(INFO.TrainingLoss)];
AccuracyINFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel(epoch);
ylabel(RMSE);
%数据预测
Dpre1 predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 predict(Net, Nsp_test2);%归一化还原
T_sim1Dpre1*Vmax2;
T_sim2Dpre2*Vmax2;%网络结构
analyzeNetwork(Net)figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,g,...LineWidth,2,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);xlabel(预测样本)
ylabel(预测误差)
grid on
ylim([-50,50]);figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,g,...LineWidth,2,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);
legend(真实值, 预测值)
xlabel(测试样本)
ylabel(测试结果)
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);xlabel(预测样本)
ylabel(预测误差)
grid on
ylim([-50,50]);save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 IT Accuracy Error2
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4.算法理论概述 基于遗传算法Genetic Algorithm, GA优化的CNN-GRU卷积神经网络-门控循环单元时间序列回归预测模型是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时利用遗传算法对模型超参数进行优化能够进一步提升模型的预测性能。 遗传算法是一种借鉴自然选择和遗传机制的启发式搜索算法通过模拟生物进化过程中的“选择”、“交叉”杂交、“变异”等操作来寻找问题的最优解。在CNN-GRU模型的超参数优化中GA的目标是探索出能使模型预测性能如均方误差最小化或准确率最大化最佳的超参数组合这些超参数可能包括学习率、网络层数、神经元数量、批次大小等。
4.1 CNN-GRU模型架构 GRU作为LSTM的简化版同样用于捕获序列中的长期依赖但具有更少的门控机制.
4.2 GA优化CNN-GRU流程
初始化随机生成初始种群每个个体代表一组超参数配置。评估应用每组超参数配置训练CNN-GRU模型并在验证集上评估其性能。选择根据评估性能选择适应度较高的个体进入下一代常用的有轮盘赌选择、锦标赛选择等。交叉对选定的个体执行交叉操作交换它们的部分基因即超参数以产生新个体。变异按照一定概率对个体的某些基因进行小幅度修改增加种群多样性。迭代重复上述过程直到达到预定的迭代次数或满足停止准则。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
