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

预测效果

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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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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707564.html

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