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多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测


多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测


目录

  • 多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测
  • 预测效果
  • 基本介绍
  • 程序设计
  • 参考资料


预测效果

多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测_时间序列


多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测_门控循环单元_02

基本介绍

MATLAB实现基于GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测(完整程序和数据)
1.输入多个特征,输出单个变量;
2.考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
4.excel数据,方便替换;
5.运行环境Matlab2018b及以上;
6.输出R2、MAE、MBE等评价指标;
7.优化学习率,隐藏层节点,正则化系数。

注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2021b及以上。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2(资源处下载):MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测获取。

dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')
        % 全连接层
        fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
        regressionLayer('Name','output')    ];

    layers = layerGraph(layers);
    layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0
    mydevice = 'gpu';
else
    mydevice = 'cpu';
end
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs',MaxEpochs, ...
        'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',learningrate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',56, ...
        'LearnRateDropFactor',0.25, ...
        'L2Regularization',1e-3,...
        'GradientDecayFactor',0.95,...
        'Verbose',false, ...
        'Shuffle',"every-epoch",...
        'ExecutionEnvironment',mydevice,...
        'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;

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