多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测，WOA-CNN-GRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。

模型描述

Matlab实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测
1.融合Attention要求Matlab2023版以上；
2.基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU）融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法；
3.多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测；
通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以上。
4.提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。
适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。
使用便捷：直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主获取。

        % GRU输出gruLayer(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0mydevice = 'gpu';
elsemydevice = 'cpu';
endoptions = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',MaxEpochs, ...'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',learningrate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',56, ...'LearnRateDropFactor',0.25, ...'L2Regularization',1e-3,...'GradientDecayFactor',0.95,...'Verbose',false, ...'Shuffle',"every-epoch",...'ExecutionEnvironment',mydevice,...'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;
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参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501