织梦网站自助申请友链代码肇庆建设银行招聘网站

多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测，KOA-CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。

模型描述

MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
1.程序平台：适用于MATLAB 2023版及以上版本；
2.基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元网络（BiGRU）融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法；
3.多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。使用便捷：直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。
4.开普勒优化算法（Kepler optimization algorithm，KOA）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最优解。

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：私信博主回复MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测获取。

 gruLayer(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')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>0mydevice = 'gpu';
elsemydevice = 'cpu';
endoptions = 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;
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501