时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比

效果一览

基本描述

MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。
1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比；
2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据；
3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUTS、Main2PSOGRUTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；

GRU（门控循环单元）与粒子群算法优化后的GRU（PSOGRU）对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，时序预测，数据为单输入单输出，PSO优化超参数为隐含层1节点数、隐含层2节点数、最大迭代次数和学习率。

4.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2；

程序设计

• 完整程序和数据下载：私信博主回复MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。

Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);  %设定边界以及优化函数N=20;
M=1000;
[xm1,trace1]=pso(N,M,dim,lb,ub,fobj);
[xm2,trace2]=qpso(N,M,dim,lb,ub,fobj);figure('Position',[269   240   660   290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])%Draw objective space
subplot(1,2,2);
plot(trace1,'Color','b','linewidth',1.5)
hold on
plot(trace2,'Color','r','linewidth',1.5)
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');axis tight
grid on
box on
legend('PSO','QPSO')%% 取对数 更方便看
figure
plot(log10(trace1),'linewidth',1.5)
hold on
plot(log10(trace2),'linewidth',1.5)
legend('PSO','QPSO')
title('PSO VS QPSO')
xlabel('iteration/M')
ylabel('fitness value(log10)')
function func_plot(func_name)[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);switch func_name case 'F1' x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]case 'F2' x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]case 'F3' x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]case 'F4' x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]case 'F5' x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]case 'F6' x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]case 'F7' x=-1:0.03:1;  y=x  %[-1,1]case 'F8' x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]case 'F9' x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]    case 'F10' x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]case 'F11' x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]case 'F12' x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]case 'F13' x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]case 'F14' x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]case 'F15' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]case 'F16' x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]case 'F17' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]case 'F18' x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]case 'F19' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]case 'F20' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]        case 'F21' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]case 'F22' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]     case 'F23' x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  
end    L=length(x);
f=[];for i=1:Lfor j=1:Lif strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);endif strcmp(func_name,'F15')==1f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);endif strcmp(func_name,'F19')==1f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);endif strcmp(func_name,'F20')==1f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);end       if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);end          end
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127596777?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86830096?spm=1001.2014.3001.5501