SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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

2024-03-20 00:28
文章标签 算法 matlab 优化 时间 双向 变量 卷积 循环 sci 序列 attention 注意力 融合 门控 单元 一区 bigru 灰狼 gwo tcn

本文主要是介绍SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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

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基本介绍

1.基于GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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

GWO-TCN-BiGRU-Attention是一个结合了灰狼算法（GWO）、时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的复杂模型，用于多变量时间序列预测。下面将逐一解释这些组件以及它们如何协同工作：

灰狼算法（GWO）：

灰狼算法是一种启发式优化算法，模拟了灰狼群体中的协作和竞争行为。

在这个模型中，GWO可能被用于优化TCN、BiGRU或Attention机制中的超参数，以找到最佳的网络配置和训练设置。

GWO通过模拟灰狼的狩猎过程（如包围、跟踪、追捕和攻击猎物）来搜索问题的最优解。

时间卷积网络（TCN）：

TCN是一种具有时序特性的卷积神经网络，适用于处理时间序列数据。

它结合了因果卷积和膨胀卷积来处理时序依赖关系，特别是长期依赖。

在这个模型中，TCN可能负责从多变量时间序列中提取特征。

双向门控循环单元（BiGRU）：

BiGRU是门控循环单元（GRU）的一种变体，能够同时考虑输入序列的前后信息。

GRU是一种门控循环神经网络（RNN），通过门控机制控制信息的流动，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在这个模型中，BiGRU可能负责进一步处理TCN提取的特征，并捕捉这些特征之间的时序关系。

注意力机制（Attention）：

注意力机制允许模型在处理序列数据时，将焦点放在与当前输出最相关的输入部分上。

在这个模型中，Attention机制可能用于对BiGRU的输出进行加权处理，以便在预测时更强调重要的特征。

通过引入注意力机制，模型可以更有效地处理复杂和多变的时间序列数据。

综上所述，GWO-TCN-BiGRU-Attention模型的工作流程可能如下：

首先，使用GWO算法优化TCN、BiGRU和Attention机制的超参数。

然后，将多变量时间序列输入到TCN中，提取出与预测任务相关的特征。

接着，将TCN的输出传递给BiGRU，进一步捕捉特征之间的时序关系。

最后，通过Attention机制对BiGRU的输出进行加权处理，生成最终的预测结果。

需要注意的是，这个模型的复杂性和计算成本可能较高，因此在实际应用中需要权衡其性能和计算资源的需求。同时，针对具体的时间序列预测任务，可能还需要对模型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GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼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。
convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(dropoutFactor) additionLayer(2,Name="add_"+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,Name="convSkip");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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

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