网站对不同分辨率,怎么样建设一个电影网站视频,电商网站详细设计,官方网站建设需要哪个部门审批NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测#xff0c;含优化前后对比 目录 NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测#xff0c;含优化前后对比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…NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测含优化前后对比 目录 NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测含优化前后对比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.Matlab实现NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测含优化前后对比要求Matlab2023版以上 2.单变量时间序列预测 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.算法优化学习率神经元个数注意力机制的键值, 卷积核个数。 模型描述
NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测含优化前后对比。
下面是这个模型的主要组成部分和工作流程的简要说明
数据预处理首先对时间序列数据进行预处理。划分训练集和测试集等。
卷积神经网络CNN通过使用CNN模型可以自动学习输入数据的空间特征。CNN通常由多个卷积层和池化层组成可以有效地提取输入数据的局部特征。
双向门控循环单元BiGRU双向门控循环单元是一种适用于序列数据建模的循环神经网络RNN变体。双向门控循环单元具有记忆单元和门控机制可以捕捉输入数据的长期依赖关系。通过双向门控循环单元层模型可以学习序列数据的时间依赖性。
多头注意力机制Mutilhead Attention多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同部分。它通过将序列数据映射到多个子空间并计算每个子空间的注意力权重来实现这一点。这样可以提高模型对不同时间步和特征之间关系的建模能力。
北方苍鹰算法优化北方苍鹰算法是一种基于群体智能的优化算法可以用于调整模型的超参数和优化训练过程。通过应用北方苍鹰算法算法可以提高模型的性能和收敛速度。
融合和预测最后通过融合CNN、BiGRU和多头注意力机制的输出模型可以生成对未来时间步的多变量时间序列的预测。
需要注意的是这是一种概念性的模型描述具体实现的细节可能因应用场景和数据特征而有所不同。模型的性能和效果还需要根据具体问题进行评估和调优。
程序设计
完整源码和数据获取方式NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测含优化前后对比。
layers0 [ ...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],name,input) %输入层设置sequenceFoldingLayer(name,fold) %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。% CNN特征提取convolution2dLayer([3,1],16,Stride,[1,1],name,conv1) %添加卷积层641表示过滤器大小10过滤器个数Stride是垂直和水平过滤的步长batchNormalizationLayer(name,batchnorm1) % BN层用于加速训练过程防止梯度消失或梯度爆炸reluLayer(name,relu1) % ReLU激活层用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题% 池化层maxPooling2dLayer([2,1],Stride,2,Padding,same,name,maxpool) % 第一层池化层包括3x3大小的池化窗口步长为1same填充方式% 展开层sequenceUnfoldingLayer(name,unfold) %独立的卷积运行结束后要将序列恢复%平滑层flattenLayer(name,flatten)lstmLayer(25,Outputmode,last,name,hidden1) selfAttentionLayer(2,2) %创建2个头2个键和查询通道的自注意力层 dropoutLayer(0.1,name,dropout_1) % Dropout层以概率为0.2丢弃输入fullyConnectedLayer(1,name,fullconnect) % 全连接层设置影响输出维度cell层出来的输出层 %regressionLayer(Name,output) ];lgraph0 layerGraph(layers0);
lgraph0 connectLayers(lgraph0,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);
pNum round( pop * P_percent ); % The population size of the producers lb c.*ones( 1,dim ); % Lower limit/bounds/ a vector
ub d.*ones( 1,dim ); % Upper limit/bounds/ a vector
%Initialization
for i 1 : popx( i, : ) lb (ub - lb) .* rand( 1, dim ); fit( i ) fobj( x( i, : ) ) ;
endpFit fit;
pX x; XXpX;
[ fMin, bestI ] min( fit ); % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX x( bestI, : ); % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin% Start updating the solutions.
for t 1 : M [fmax,B]max(fit);worse x(B,:); r2rand(1);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i 1 : pNum if(r20.9)r1rand(1);arand(1,1);if (a0.1)a1;elsea-1;endx( i , : ) pX( i , :)0.3*abs(pX(i , : )-worse)a*0.1*(XX( i , :)); % Equation (1)elseaaa randperm(180,1);if ( aaa0 ||aaa90 ||aaa180 )x( i , : ) pX( i , :); endtheta aaa*pi/180; x( i , : ) pX( i , :)tan(theta).*abs(pX(i , : )-XX( i , :)); % Equation (2) endx( i , : ) Bounds( x(i , : ), lb, ub ); fit( i ) fobj( x(i , : ) );end [ fMMin, bestII ] min( fit ); % fMin denotes the current optimum fitness valuebestXX x( bestII, : ); % bestXX denotes the current optimum position R1-t/M; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Xnew1 bestXX.*(1-R); Xnew2 bestXX.*(1R); %%% Equation (3)Xnew1 Bounds( Xnew1, lb, ub );Xnew2 Bounds( Xnew2, lb, ub );%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Xnew11 bestX.*(1-R); Xnew22 bestX.*(1R); %%% Equation (5)Xnew11 Bounds( Xnew11, lb, ub );Xnew22 Bounds( Xnew22, lb, ub );
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i ( pNum 1 ) :12 % Equation (4)x( i, : )bestXX((rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew1)(rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew2));x(i, : ) Bounds( x(i, : ), Xnew1, Xnew2 );fit(i ) fobj( x(i,:) ) ;end
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
