多媒体在网站开发的分析,wordpress 媒体播放,网站改版301是什么,深圳入户SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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…SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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
PSO-TCN-BiGRU-Attention是一个复杂的模型结构通过粒子群算法Particle Swarm Optimization优化时间卷积Temporal Convolutional Networks, TCN和双向门控循环单元Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU的融合注意力机制Attention来进行多变量时间序列预测。
粒子群算法Particle Swarm Optimization, PSOPSO是一种元启发式优化算法模拟鸟群觅食行为通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。在这个上下文中PSO用于优化模型的超参数或权重参数以达到更好的预测性能。
时间卷积Temporal Convolutional Networks, TCNTCN是一种卷积神经网络CNN的变体专门用于处理时间序列数据。它通过一系列的卷积层和池化层来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系并提取有用的特征。
双向门控循环单元Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRUBiGRU是一种循环神经网络RNN的变体结合了前向和后向的循环连接。它允许模型在时间序列中同时考虑过去和未来的信息以更好地捕捉时间序列中的动态模式。
注意力机制Attention注意力机制用于加权地关注时间序列中的不同部分以便模型能够更好地处理重要的信息。通过引入注意力机制模型可以自适应地选择性地关注时间序列中的不同位置或特征。
这个复合模型的目标是结合PSO优化方法TCN的时间卷积能力BiGRU的双向信息处理和注意力机制的重要性权重以提高多变量时间序列预测的准确性和泛化能力。通过这种方式模型可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和重要特征从而提高预测性能。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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。 %% %% 粒子群算法优化TCN-BiGRU-Attention实现多变量输入单步预测
clc;
clear
close allX xlsread(data.xlsx);
num_samples length(X); % 样本个数
kim 6; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测
or_dim size(X,2);% 重构数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(X(i: i kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i kim zim - 1,:)];
end% 训练集和测试集划分
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.9; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);% 格式转换
for i 1 : M vp_train{i, 1} p_train(:, i);vt_train{i, 1} t_train(:, i);
endfor i 1 : N vp_test{i, 1} p_test(:, i);vt_test{i, 1} t_test(:, i);
end%% 优化算法优化前构建优化前的TCN_BiGRU_Attention模型outputSize 1; %数据输出y的维度
numFilters 64;
filterSize 5;
dropoutFactor 0.1;
numBlocks 2;layer sequenceInputLayer(f_,Normalizationrescale-symmetric,Nameinput);
lgraph layerGraph(layer); 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
