基於WOA鯨魚最佳化的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2024-10-19
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）

for t=1:Iters
        for j=1:D
            if rand_flag<0.5   
               if abs(K1)>=1
                  RLidx    = floor(Num*rand()+1);
                  X_rand   = xwoa(RLidx, :);
                  D_X_rand = abs(K2*X_rand(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= X_rand(j)-K1*D_X_rand;     
               else
                  D_Leader = abs(K2*woa_idx(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= woa_idx(j)-K1*D_Leader;    
               end
            else
                distLeader = abs(woa_idx(j)-xwoa(i,j));
                xwoa(i,j)  = distLeader*exp(2*l).*cos(l.*2*pi)+woa_idx(j);
            end
            %目標函式更新
            if xwoa(i,j)>=tmps(j,2) 
               xwoa(i,j)=tmps(j,2);
            end
            if xwoa(i,j)<=tmps(j,1) 
               xwoa(i,j)=tmps(j,1);
            end
        end
        gb12(i)= func_obj(xwoa(i,:));
    end
end
 
LR              = woa_idx(1);
numHiddenUnits1 = floor(woa_idx(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
numHiddenUnits2 = floor(woa_idx(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
 
 
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%設定
%迭代次數
%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
168

　　

4.演算法理論概述

基於woa最佳化的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 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：

4.2 WOA最佳化演算法

WOA即Whale Optimization Algorithm（鯨魚最佳化演算法），是一種受自然界鯨魚捕食行為啟發的生物啟發式最佳化演算法，由Eslam Mohamed於2016年提出，常用於解決各種連續最佳化問題，包括函式最佳化、機器學習引數調整、工程設計等領域中的複雜最佳化任務。鯨魚最佳化演算法模擬了虎鯨的兩種主要覓食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 過程。

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