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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分程序：
四、完整代码+数据分享下载：
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测
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输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）
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归一化训练数据，提升网络泛化性
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通过PSO算法优化GRU网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
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训练GRU网络进行回归预测，实现更加精准的预测
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-827609.html
三、部分程序：
clc;
clear;
warning off;
%% 导入数据
Data = table2array(readtable("数据集.xlsx"));
% 本例数据集中包含：
% 1. 总共472个样本（每一行表示一个样本）
% 2. 每个样本8个特征值（即前8列每一列表示样本的一个特征，即输入的变量）
% 3. 每个样本1个响应值（第9列为表示样本的响应值，即被预测的变量）
%% 划分训练集和测试集
InPut_num = 1:1:8; % 输入特征个数，数据表格中前8列为输入值，因此设置为1:1:8，若前5个为输入则设置为1:1:5
OutPut_num = 9; % 输出响应个数，本例仅一个响应值，为数据表格中第9个，若多个响应值参照上行数据格式设置为x:1:y
% 选取前376个样本作为训练集，后96个样本作为测试集，即（1：376），和（377：end）
Train_InPut = Data(1:376,InPut_num); % 训练输入
Train_OutPut = Data(1:376,OutPut_num); % 训练输出
Test_InPut = Data(377:end,InPut_num); % 测试输入
Test_OutPut = Data(377:end,OutPut_num); % 测试输出
clear Temp;
%% 数据归一化
% 将数据归一化到0-1之间
Temp = [Train_OutPut;Test_OutPut];
[~, Ps] = mapminmax(Temp',0,1);
% 归一化训练输入值
Sc = size(Train_InPut);
Temp = reshape(Train_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp = mapminmax('apply',Temp,Ps);
Train_InPut = reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)])';
% 归一化测试输入值
Sc = size(Test_InPut);
Temp = reshape(Test_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp = mapminmax('apply',Temp,Ps);
Test_InPut = reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)])';
% 归一化训练输出值
Train_OutPut = mapminmax('apply',Train_OutPut',Ps);四、完整代码+数据分享下载：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827609.html
到了这里，关于基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
