基於GA遺傳最佳化的CNN-GRU的時間序列迴歸預測matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-06-10
CNNMatlab

1.演算法執行效果圖預覽

2.演算法執行軟體版本

MATLAB2022a

3.部分核心程式

figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數');
ylabel('遺傳演算法最佳化過程');
legend('Average fitness');
 
 
 
[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I,:);
 
LR             = X(1);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
%CNN-GRU
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%訓練
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT  =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%資料預測
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);
 
%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;
 
 
%網路結構
analyzeNetwork(Net)
 
 
figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
 
legend('真實值', '預測值')
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測結果')
grid on
 
subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實值', '預測值')
xlabel('測試樣本')
ylabel('測試結果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
 
 
save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 IT Accuracy Error2
141

　　

4.演算法理論概述

基於遺傳演算法（Genetic Algorithm, GA）最佳化的CNN-GRU（卷積神經網路-門控迴圈單元）時間序列迴歸預測模型，是融合了遺傳演算法的最佳化能力和深度學習模型的表達力的一種高階預測框架。該模型透過結合CNN在特徵提取上的優勢和GRU在處理序列資料中的高效記憶機制，實現了對時間序列資料的深入理解和未來值的精確預測。同時，利用遺傳演算法對模型超引數進行最佳化，能夠進一步提升模型的預測效能。

遺傳演算法是一種借鑑自然選擇和遺傳機制的啟發式搜尋演算法，透過模擬生物進化過程中的“選擇”、“交叉”（雜交）、“變異”等操作，來尋找問題的最優解。在CNN-GRU模型的超引數最佳化中，GA的目標是探索出能使模型預測效能（如均方誤差最小化或準確率最大化）最佳的超引數組合，這些超引數可能包括學習率、網路層數、神經元數量、批次大小等。

4.1 CNN-GRU模型架構

GRU作為LSTM的簡化版，同樣用於捕獲序列中的長期依賴，但具有更少的門控機制.

4.2 GA最佳化CNN-GRU流程

初始化：隨機生成初始種群，每個個體代表一組超引數配置。

評估：應用每組超引數配置訓練CNN-GRU模型，並在驗證集上評估其效能。

選擇：根據評估效能選擇適應度較高的個體進入下一代，常用的有輪盤賭選擇、錦標賽選擇等。

交叉：對選定的個體執行交叉操作，交換它們的部分基因（即超引數），以產生新個體。

變異：按照一定機率對個體的某些基因進行小幅度修改，增加種群多樣性。

迭代：重複上述過程直到達到預定的迭代次數或滿足停止準則。

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