普集网站制作,营销策划与运营,wordpress 常用小工具,深圳龙岗企业网站建设SCI一区 | Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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…SCI一区 | Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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.Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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
多变量时间序列预测是一项重要的任务它涉及对具有多个变量的时间序列数据进行预测。为了改进这一任务的预测性能研究者们提出了许多不同的模型和算法。其中一种结合了时间卷积网络Temporal Convolutional NetworkTCN、双向门控循环单元Bidirectional Gated Recurrent UnitBiGRU和注意力机制Attention的模型。
该算法的核心思想是利用时间卷积网络来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系通过双向门控循环单元来建模序列数据的上下文信息并通过注意力机制来自适应地加权不同变量的重要性。
步骤如下
时间卷积网络TCN使用一维卷积层来提取时间序列数据中的局部和全局特征。时间卷积能够通过不同大小的卷积核捕捉不同长度的时间依赖关系从而更好地建模序列中的长期依赖。
双向门控循环单元BiGRU将TCN的输出作为输入使用双向门控循环单元来编码序列数据的上下文信息。双向GRU能够同时考虑序列数据的过去和未来信息提高了对序列中重要特征的捕捉能力。
注意力机制Attention通过引入注意力机制模型可以自适应地关注输入序列中不同变量的重要性。注意力机制可以根据序列数据的不同特征动态地调整它们在预测任务中的权重从而提高模型的表达能力和预测准确性。
输出层最后根据模型的具体任务需求可以使用不同的输出层结构如全连接层来进行最终的预测。
通过将时间卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制相结合NGO-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法能够更好地建模多变量时间序列数据的复杂关系并提高预测性能。然而需要注意的是该算法的具体实现可能会根据具体问题和数据集的特点进行适当的调整和优化。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰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。 %% %% 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
