SCI一區(qū) | Matlab實現(xiàn)OOA-TCN-BiGRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化時間卷積雙向門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測

預(yù)測效果

基本介紹

1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化時間卷積雙向門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測，要求Matlab2023版以上，自注意力機(jī)制，一鍵單頭注意力機(jī)制替換成多頭注意力機(jī)制；
2.輸入多個特征，輸出單個變量，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預(yù)測；
3.data為數(shù)據(jù)集，main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾；
4.命令窗口輸出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指標(biāo)評價；
5.優(yōu)化學(xué)習(xí)率，神經(jīng)元個數(shù)，注意力機(jī)制的鍵值, 正則化參數(shù)。

模型描述

多變量時間序列預(yù)測是一項重要的任務(wù)，它涉及對具有多個變量的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。為了改進(jìn)這一任務(wù)的預(yù)測性能，研究者們提出了許多不同的模型和算法。其中一種結(jié)合了時間卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporal Convolutional Network，TCN）、雙向門控循環(huán)單元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和注意力機(jī)制（Attention）的模型。

該算法的核心思想是利用時間卷積網(wǎng)絡(luò)來捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，通過雙向門控循環(huán)單元來建模序列數(shù)據(jù)的上下文信息，并通過注意力機(jī)制來自適應(yīng)地加權(quán)不同變量的重要性。

步驟如下：

時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）：使用一維卷積層來提取時間序列數(shù)據(jù)中的局部和全局特征。時間卷積能夠通過不同大小的卷積核捕捉不同長度的時間依賴關(guān)系，從而更好地建模序列中的長期依賴。

雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）：將TCN的輸出作為輸入，使用雙向門控循環(huán)單元來編碼序列數(shù)據(jù)的上下文信息。雙向GRU能夠同時考慮序列數(shù)據(jù)的過去和未來信息，提高了對序列中重要特征的捕捉能力。

注意力機(jī)制（Attention）：通過引入注意力機(jī)制，模型可以自適應(yīng)地關(guān)注輸入序列中不同變量的重要性。注意力機(jī)制可以根據(jù)序列數(shù)據(jù)的不同特征，動態(tài)地調(diào)整它們在預(yù)測任務(wù)中的權(quán)重，從而提高模型的表達(dá)能力和預(yù)測準(zhǔn)確性。

輸出層：最后，根據(jù)模型的具體任務(wù)需求，可以使用不同的輸出層結(jié)構(gòu)，如全連接層來進(jìn)行最終的預(yù)測。

通過將時間卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向門控循環(huán)單元和注意力機(jī)制相結(jié)合，OOA-TCN-BiGRU-Attention鯨魚算法能夠更好地建模多變量時間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系，并提高預(yù)測性能。然而，需要注意的是，該算法的具體實現(xiàn)可能會根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)集的特點進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化。

程序設(shè)計

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式私信博主回復(fù)Matlab實現(xiàn)OOA-TCN-BiGRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化時間卷積雙向門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測。

%% %% 算法優(yōu)化TCN-BiGRU-Attention，實現(xiàn)多變量輸入單步預(yù)測
clc;
clear 
close all%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行l(wèi)ayer = sequenceInputLayer(f_,Normalization="rescale-symmetric",Name="input");
lgraph = layerGraph(layer);outputName = layer.Name;for i = 1:numBlocksdilationFactor = 2^(i-1);layers = [convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal",Name="conv1_"+i)layerNormalizationLayerdropoutLayer(dropoutFactor) % spatialDropoutLayer(dropoutFactor)convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(dropoutFactor) additionLayer(2,Name="add_"+i)];% Add and connect layers.lgraph = addLayers(lgraph,layers);lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);% Skip connection.if i == 1% Include convolution in first skip connection.layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");lgraph = addLayers(lgraph,layer);lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");elselgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");end% Update layer output name.outputName = "add_" + i;
endfunction [z] = levy(n,m,beta)num = gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2); % used for Numerator den = gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2); % used for Denominatorsigma_u = (num/den)^(1/beta);% Standard deviationu = random('Normal',0,sigma_u,n,m); v = random('Normal',0,1,n,m);z =u./(abs(v).^(1/beta));end

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501