基於GWO灰狼最佳化的CNN-GRU的時間序列迴歸預測matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-08-11
CNNMatlab

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

    a=2*(1-(t/Iters));  
    for i=1:Num
        for j=1:dim       
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A1      = 2*a*r1-a;%
            C1      = 2*r2;    %
            D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%
            X1      = Alpx(j)-A1*D_alpha;       %
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A2      = 2*a*r1-a; %
            C2      = 2*r2; %
            D_beta  = abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %
            X2      = btx(j)-A2*D_beta; %    
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A3      = 2*a*r1-a; %
            C3      = 2*r2; %
            D_delta = abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %
            X3      = dltx(j)-A3*D_delta; %           
            
            xpos(i,j) = (X1+X2+X3)/3;%
 
            if xpos(i,j)>=Lmax(j)
               xpos(i,j)=Lmax(j);
            end
            if xpos(i,j)<=Lmin(j)
               xpos(i,j)=Lmin(j);
            end
 
        end
    end
end
 
 
%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
 
160

　　

4.演算法理論概述

時間序列迴歸預測是資料分析的重要領域，旨在根據歷史資料預測未來時刻的數值。近年來，深度學習模型如卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU在時間序列預測中展現出顯著優勢。然而，模型引數的有效設定對預測效能至關重要。灰狼最佳化（GWO）作為一種高效的全域性最佳化演算法，被引入用於最佳化深度學習模型的超引數。

4.1卷積神經網路（CNN）在時間序列中的應用

在時間序列資料中，CNN用於提取區域性特徵和模式。對於一個長度為T的時間序列資料X = [x_1, x_2, ..., x_T]，透過卷積層可以生成一組特徵對映：

CNN透過多個卷積層和池化層的堆疊來提取輸入資料的特徵。每個卷積層都包含多個卷積核，用於捕捉不同的特徵。池化層則用於降低資料的維度，減少計算量並增強模型的魯棒性。

4.2 GRU網路

GRU（Gated Recurrent Unit）是一種先進的迴圈神經網路（RNN）變體，專門設計用於處理序列資料，如文字、語音、時間序列等。GRU旨在解決傳統RNN在處理長序列時可能出現的梯度消失或梯度爆炸問題，並簡化LSTM（Long Short-Term Memory）網路的結構，同時保持其捕獲長期依賴關係的能力。

GRU包含一個核心迴圈單元，該單元在每個時間步t處理輸入資料xt​並更新隱藏狀態ht​。其核心創新在於引入了兩個門控機制：更新門（Update Gate）和重置門（Reset Gate）。

4.4 GWO最佳化

灰狼最佳化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一種受到灰狼社群行為啟發的全球最佳化演算法，由Seyedali Mirjalili等於2014年提出。它模仿了灰狼在自然界中的領導層次結構、狩獵策略以及社會共存機制，以解決各種複雜的最佳化問題。與遺傳演算法類似，GWO也是基於種群的最佳化技術，但其獨特的搜尋策略和更新規則使其在處理某些型別的問題時展現出不同的優勢。

在GWO演算法中，灰狼被分為四類：α（領頭狼）、β（第二領導者）、δ（第三領導者）以及普通狼（Ω）。在每次迭代中，這些角色對應於當前種群中適應度最好的三個解以及其餘的解。透過模擬這些狼在捕食過程中的協作與競爭，演算法逐步向全域性最優解靠近.

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