基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 CNN（卷积神经网络）部分

4.2 GRU（门控循环单元）部分

4.3 Attention机制部分

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

...................................................................%CNN-GRU-ATT
layers = func_model(Dim);%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
options = trainingOptions('adam', ...       'MaxEpochs', 1500, ...                 'InitialLearnRate', 1e-4, ...          'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        'LearnRateDropPeriod', 1000, ...        'Shuffle', 'every-epoch', ...          'Plots', 'training-progress', ...     'Verbose', false);%训练
Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);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('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
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('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
116

4.算法理论概述

         CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征，GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系，而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。

4.1 CNN（卷积神经网络）部分

        在时间序列回归任务中，CNN用于捕获局部特征和模式：

4.2 GRU（门控循环单元）部分

GRU用于捕捉时间序列的长期依赖关系：

4.3 Attention机制部分

最后，通过反向传播算法调整所有参数以最小化预测误差，并在整个训练集上迭代优化模型。

5.算法完整程序工程

OOOOO

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