jsp网站开发的两种模式,临沂网站建,柳市做网站,什么是网络营销?请写出其定义SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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…SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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.基于SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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
麻雀算法Sparrow Search Algorithm是一种基于麻雀觅食行为的启发式优化算法用于解决优化问题。它模拟了麻雀觅食的过程通过搜索和调整候选解来逐步优化目标函数的值。
SSA-TCN-BiGRU-Attention是一个复合模型用于多变量时间序列预测。让我逐步解释每个部分的含义
SSASparrow Search Algorithm这是优化算法的部分用于调整模型的参数以获得更好的预测性能。
TCNTemporal Convolutional Network这是一种基于卷积神经网络的模型用于处理时间序列数据。TCN使用一系列不同大小的卷积核对时间序列数据进行卷积操作以捕捉不同时间尺度上的特征。
BiGRUBidirectional Gated Recurrent Unit这是一种双向门控循环单元模型用于学习时间序列数据中的时序依赖关系。BiGRU能够同时考虑过去和未来的信息以更好地建模序列数据的动态性。
Attention注意力机制这是一种机制用于在模型的不同部分自动地分配注意力权重。在多变量时间序列预测中注意力机制可以帮助模型自动选择对预测目标最重要的输入变量。
综合以上四个部分SSA-TCN-BiGRU-Attention模型结合了优化算法、时间卷积、双向门控循环单元和注意力机制旨在提高多变量时间序列预测的准确性和性能。通过使用麻雀算法进行参数优化结合卷积、循环和注意力机制的特性该模型能够更好地捕捉时间序列数据中的时序依赖关系和重要特征从而实现更准确的预测。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀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。 %% 麻雀算法优化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
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