时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）
时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）
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内容介绍
随着人工智能和深度学习技术的不断发展，时间序列预测在各个领域中变得越发重要。为了提高时间序列预测的准确性和效率，研究人员不断探索新的算法和方法。在这篇博文中，我们将探讨基于SE注意力机制鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测算法的研究。
首先，让我们来了解一下这些算法和技术的背景。门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在处理序列数据时表现出色。卷积神经网络（CNN）则擅长处理空间数据，但也被成功应用于时间序列分析。SE注意力机制是一种注意力机制的变体，它能够有效地提取特征并提高模型的性能。而鲸鱼优化算法（WOA）则是一种新型的启发式优化算法，灵感来自鲸鱼觅食行为。这些算法和技术各自在不同领域中取得了成功，但结合它们可能会带来更好的预测性能。
我们的研究目的是将这些算法和技术相结合，以改进时间序列预测的准确性和效率。我们提出了WOA-CNN-BiGRU-Attention模型，该模型结合了鲸鱼优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和SE注意力机制。我们对多个时间序列数据集进行了实验，以评估我们提出的模型在时间序列预测任务中的性能。
在我们的实验中，我们首先对WOA-CNN-BiGRU-Attention模型进行了详细的介绍，并解释了每个组成部分的作用和原理。接着，我们对比了我们的模型与其他常见的时间序列预测模型，包括传统的统计方法和其他深度学习模型。实验结果表明，我们的模型在多个时间序列数据集上表现出色，具有更高的预测准确性和更快的收敛速度。
我们的研究成果表明，将WOA-CNN-BiGRU-Attention模型应用于时间序列预测任务是可行的，并且能够显著提高预测性能。这一研究对于时间序列预测领域具有重要意义，为未来的研究和实际应用提供了有益的启示。
总结而言，本研究基于SE注意力机制鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测算法的研究，为时间序列预测领域带来了新的思路和方法。我们相信这些算法和技术的结合将会在未来的时间序列预测研究中发挥重要作用，并为实际应用带来更大的价值。我们期待着更多研究人员对我们的工作进行深入探讨，并将这些成果转化为实际应用，从而推动时间序列预测技术的发展和进步。
部分代码
%% 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 % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(’apply’, P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
本 程序参考以下中文EI期刊，程 序注释清晰，干货满满 。
[1] 黄兴.冰雪环境下周车行为轨迹交互预测方法研究[D].吉林大学,2022.
[2] 张秀再,李景轩,杨昌军,等.基于时空注意力门控循环单元的特征增强云图预测算法[J].激光与光电子学进展, 2023, 60(24).
[3] 程建刚,毕凤荣,张立鹏,等.基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究[J].内燃机工程, 2021, 42(4):8.
[4] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,et al.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.
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