基於PSO粒子群最佳化的GroupCNN分組卷積網路時間序列預測演算法matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-09-18
CNN卷積演算法Matlab

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）

LR             = g1(1);
 
numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;% 
numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% 
 
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
 
opts = trainingOptions('adam', ...         % Adam
    'MaxEpochs', 1000, ...                 % 訓練次數 1000
    'InitialLearnRate', LR, ...          % 學習率LR
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        
    'LearnRateDropPeriod', 500, ...        
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          
    'Plots', 'training-progress', ... 
    'Verbose', false);
 
 
%訓練模型
%訓練模型
[GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train, Lab_train, layers, opts);
 
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
 
 
%預測
ypred2 = predict(GCNN_net, Dat_test );
 
 
figure
plot(Lab_test, 'r')
hold on
plot(ypred2, 'b-o')
legend('真實值', '預測值')
grid on
 
 
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次數')
ylabel('RMSE')
grid on
    
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次數')
ylabel('LOSS')
grid on
 
save R2.mat Rerr Rlos ypred2 Lab_test
165

　　

4.演算法理論概述

基於粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO）的GroupCNN分組卷積網路時間序列預測演算法是一種結合了粒子群最佳化技術和分組卷積神經網路（GroupCNN）的時間序列預測方法。這種方法利用粒子群最佳化來尋找最優的網路結構和超引數，以提高時間序列預測的準確性和效率。

4.1 粒子群最佳化演算法（PSO）

粒子群最佳化演算法是一種啟發式的最佳化演算法，模擬了鳥群覓食的行為。每個粒子代表搜尋空間中的一個潛在解，透過粒子之間的協作來尋找最優解。

4.2 分組卷積神經網路（GroupCNN）

分組卷積是一種減少計算成本同時保持模型效能的有效手段。在深度學習領域，尤其是在卷積神經網路（CNN）中，分組卷積被用來降低引數數量和計算複雜度。假設輸入張量為X，卷積核為W，輸出張量為Y，則分組卷積的計算可以表示為：

常規卷積和分組卷積，其區別如下圖所示：

4.3 PSO最佳化GroupCNN

在基於PSO的GroupCNN中，我們使用PSO來調整網路的結構引數，比如卷積核大小、分組數量等，以及超引數，如學習率、批次大小等。具體步驟如下：

初始化粒子群：每個粒子代表一個可能的網路配置。

評估粒子：使用交叉驗證或其他評估指標來評估每個粒子所對應的網路配置。

更新粒子狀態：根據粒子群最佳化演算法更新每個粒子的位置和速度。

終止條件：達到預設的最大迭代次數或滿足收斂條件則停止。

基於PSO的GroupCNN時間序列預測演算法透過結合粒子群最佳化技術和分組卷積神經網路，實現了對時間序列預測問題的有效解決。透過PSO演算法智慧地調整網路結構和超引數，可以顯著提高預測的準確性和模型的效率。這種方法特別適用於那些需要快速、準確預測的場景，如金融市場預測、天氣預報等。透過合理的引數設定和模型設計，可以進一步提高預測效能，滿足實際應用的需求。

相關文章