时序预测 | Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)

时序预测 | Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)

预测效果

基本介绍

Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)（完整程序和数据）
Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测对比（完整程序和数据）
单变量时间序列预测，运行环境Matlab2020及以上。
SSA-GRU优化得到的最优参数为：
SSA-GRU优化得到的隐藏单元数目为：31
SSA-GRU优化得到的最大训练周期为：62
SSA-GRU优化得到的InitialLearnRate为：0.027781SSA-GRU优化得到的L2Regularization为：0.021961
SSA-GRU结果：
SSA-GRU训练集MSE:0.0036759
SSA-GRU测试集MSE:0.064393
GRU结果：
GRU训练集MSE:0.00027715
GRU测试集MSE:0.45317

程序设计

• 完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《GRU门控循环单元》专栏，同时可阅读《GRU门控循环单元》专栏收录的所有内容，数据订阅后私信我获取)：Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)
• 完整程序和数据下载方式3(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序3份，数据订阅后私信我获取)：Matlab实现SSA-GRU、GRU麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含优化前后对比)

%%
%创建GRU回归网络，指定GRU层的隐含单元个数96*3
%序列预测，因此，输入一维，输出一维
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc      
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版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130439025
%% 定义麻雀优化参数
pop=5; %种群数量
Max_iteration=10; %  设定最大迭代次数
dim = 4;%维度，即GRU网路包含的隐藏单元数目,最大训练周期,初始学习率,L2参数
lb = [2,2,10E-3,10E-3];%下边界
ub = [50,100,1,1];%上边界
fobj = @(x) fun(x,numFeatures,numResponses,XTrain,YTrain,XTest,YTest);
[Best_pos,Best_score,SSA_curve,netSSA]=SSA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
figure
plot(SSA_curve,'linewidth',1.5);
grid on
xlabel('迭代次数')
ylabel('适应度函数')
title('SSA-GRU收敛曲线')
%训练集测试
PredictTrainSSA = predict(netSSA,XTrain, 'ExecutionEnvironment','cpu');
%测试集测试
PredictTestSSA = predict(netSSA,XTest, 'ExecutionEnvironment','cpu');
%训练集mse
mseTrainSSA= mse(YTrain-PredictTrainSSA);
%测试集mse
mseTestSSA = mse(YTest-PredictTestSSA);
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc      
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版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130439025%% 基础GRU测试
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...sequenceInputLayer(numFeatures)gruLayer(numHiddenUnits)fullyConnectedLayer(numResponses)regressionLayer];%指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',500, ...'ExecutionEnvironment' ,'cpu',...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',0.001, ...'L2Regularization',0.0001,...'Verbose',0);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502