网站建设哪家公司好一点,国家免费职业技能培训官网,优化大师怎么样,阿里域名注册官网多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention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 多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描述…多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention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 多维时序 | MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测 1.无Attention适用于MATLAB 2020版及以上版本融合Attention要求Matlab2023版以上 2.基于融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法SCNGO、双向门控循环单元网络BiGRU融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法 3.多变量特征输入单序列变量输出输入前一天的特征实现后一天的预测超前24步预测。 通过SCNGO优化算法优化学习率、神经元个数这2个关键参数以最小MAPE为目标函数。 提供损失、RMSE迭代变化极坐标图网络的特征可视化图测试对比图适应度曲线若首轮精度最高则适应度曲线为水平直线。提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。。 4.北方苍鹰优化算法Northern Goshawk OptimizationNGO由MOHAMMAD DEHGHANI等人于2022年提出该算法该算法模拟了北方苍鹰捕猎过程猎物识别和攻击、追逐及逃生。 改进策略参照麻雀优化算法改进点如下 ①采用折射反向学习策略初始化北方苍鹰算法个体基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围借此找出给定问题更好的备选解 ②采用正余弦策略替换原始苍鹰算法的勘察阶段的位置更新公式 ③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进原始步长搜索因子呈线性递减趋势不利于进一步平衡北方苍鹰算法的全局搜索和局部开发能力。 5.适用领域 风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。 6.使用便捷 直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。内部有详细注释易于理解。 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私信博主回复MATLAB实现SCNGO-BiGRU-Attention多变量时间序列预测获取。 gruLayer(32,OutputMode,last,Name,bil4,RecurrentWeightsInitializer,He,InputWeightsInitializer,He)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 gpuDeviceCount0mydevice gpu;
elsemydevice cpu;
endoptions 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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