网站建设的阶段,商家管理系统,速度最快的wordpress主题,枣庄专业三合一网站开发时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元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 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸…时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元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 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出时间序列预测 2.单变量时间序列预测 3.多指标评价评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等代码质量极高 4.鲸鱼算法优化参数为学习率隐含层节点正则化参数 5.excel数据方便替换运行环境2020及以上。 模型描述 WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元预测是一个复杂的算法模型下面对其进行解释 WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法这是一种基于鲸鱼优化算法的神经网络优化算法用于优化神经网络的参数。通过卷积神经网络提取特征然后通过双向门控循环单元处理序列数据中的长期依赖关系最后将处理后的数据进行预测输出一个连续值结果。通过鲸鱼优化算法对神经网络的参数进行优化提高预测准确率。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主回复WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序数据订阅后私信我获取)WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测
%% 获取最优种群for j 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) GBestF)GBestF fitness_new(j);GBestX X_new(j, :);endend%% 更新种群和适应度值pop_new X_new;fitness fitness_new;%% 更新种群 [fitness, index] sort(fitness);for j 1 : SearchAgentspop_new(j, :) pop_new(index(j), :);end%% 得到优化曲线curve(i) GBestF;avcurve(i) sum(curve) / length(curve);
end%% 得到最优值
Best_pos GBestX;
Best_score curve(end);%% 得到最优参数
NumOfUnits abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize k;
outputSize 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 20, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, InitialLearnRate, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 6, ... % 训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, L2Regularization, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, gpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots, training-progress); % 画出曲线参考资料 [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
