网站建设单位,WordPress数据表性能,建设网站过水,网络推广员要怎么做目录
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卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;在时间序列中的应用
4.2 GRU网络
4.3 注意力机制#xff08;Attention#xff09;
4.4 GWO优化
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览…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卷积神经网络CNN在时间序列中的应用
4.2 GRU网络
4.3 注意力机制Attention
4.4 GWO优化
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览
优化前 优化后 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
..........................................................r1 rand; r2 rand;A3 2*a*r1-a; %C3 2*r2; %D_delta abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %X3 dltx(j)-A3*D_delta; % xpos(i,j) (X1X2X3)/3;%if xpos(i,j)Lmax(j)xpos(i,j)Lmax(j);endif xpos(i,j)Lmin(j)xpos(i,j)Lmin(j);endendend
endLR Alpx(1)
numHiddenUnits floor(Alpx(2))1....................................................
Net trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);%数据预测
Dpre1 predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 predict(Net, Nsp_test2);%归一化还原
T_sim1Dpre1*Vmax2;
T_sim2Dpre2*Vmax2;%网络结构
analyzeNetwork(Net)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]);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]);xlabel(预测样本)
ylabel(预测误差)
grid on
ylim([-50,50]);save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 136
4.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来深度学习模型如卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN、GRU以及注意力机制Attention Mechanism在时间序列预测中展现出显著优势。然而模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化GWO作为一种高效的全局优化算法被引入用于优化深度学习模型的超参数。
4.1卷积神经网络CNN在时间序列中的应用 在时间序列数据中CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X [x_1, x_2, ..., x_T]通过卷积层可以生成一组特征映射 CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度减少计算量并增强模型的鲁棒性。
4.2 GRU网络 GRUGated Recurrent Unit是一种先进的循环神经网络RNN变体专门设计用于处理序列数据如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题并简化LSTMLong Short-Term Memory网络的结构同时保持其捕获长期依赖关系的能力。 GRU包含一个核心循环单元该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制更新门Update Gate和重置门Reset Gate。 4.3 注意力机制Attention 注意力机制是一种让模型能够自动地关注输入数据中重要部分的技术。在时间序列预测中注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。
4.4 GWO优化 灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受到灰狼社群行为启发的全球优化算法由Seyedali Mirjalili等于2014年提出。它模仿了灰狼在自然界中的领导层次结构、狩猎策略以及社会共存机制以解决各种复杂的优化问题。与遗传算法类似GWO也是基于种群的优化技术但其独特的搜索策略和更新规则使其在处理某些类型的问题时展现出不同的优势。 在GWO算法中灰狼被分为四类α领头狼、β第二领导者、δ第三领导者以及普通狼Ω。在每次迭代中这些角色对应于当前种群中适应度最好的三个解以及其余的解。通过模拟这些狼在捕食过程中的协作与竞争算法逐步向全局最优解靠近.
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
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