回归预测 | 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回归预测

目录

    • 回归预测 | 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回归预测
      • 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

回归预测 | 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回归预测，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回归预测
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
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多输入单输出回归预测”是一个复杂的算法模型，可以用于回归预测问题，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。
多输入单输出：该模型接受多个输入，并输出一个预测结果。
回归预测：该模型用于回归问题，即预测连续值输出。
综上所述，该算法模型可以将多个输入数据传入模型，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回归预测，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多输入单输出回归预测；
  • 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多输入单输出回归预测
%%获取最优种群 for j = 1 : SearchAgents if(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :); end end %%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Adam'MaxEpochs', 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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501