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

預測效果

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)單元融合注意力機制多變量時間序列預測，要求Matlab2023版以上，自注意力機制，一鍵單頭注意力機制替換成多頭注意力機制；
2.輸入多個特征，輸出單個變量，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預測；
3.data為數據集，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多指標評價；
5.優(yōu)化學習率，神經元個數，注意力機制的鍵值, 正則化參數。

模型描述

多變量時間序列預測是一項重要的任務，它涉及對具有多個變量的時間序列數據進行預測。為了改進這一任務的預測性能，研究者們提出了許多不同的模型和算法。其中一種結合了時間卷積網絡（Temporal Convolutional Network，TCN）、雙向門控循環(huán)單元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和注意力機制（Attention）的模型。

該算法的核心思想是利用時間卷積網絡來捕捉時間序列數據中的長期依賴關系，通過雙向門控循環(huán)單元來建模序列數據的上下文信息，并通過注意力機制來自適應地加權不同變量的重要性。

步驟如下：

時間卷積網絡（TCN）：使用一維卷積層來提取時間序列數據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)單元來編碼序列數據的上下文信息。雙向GRU能夠同時考慮序列數據的過去和未來信息，提高了對序列中重要特征的捕捉能力。

注意力機制（Attention）：通過引入注意力機制，模型可以自適應地關注輸入序列中不同變量的重要性。注意力機制可以根據序列數據的不同特征，動態(tài)地調整它們在預測任務中的權重，從而提高模型的表達能力和預測準確性。

輸出層：最后，根據模型的具體任務需求，可以使用不同的輸出層結構，如全連接層來進行最終的預測。

通過將時間卷積網絡、雙向門控循環(huán)單元和注意力機制相結合，OOA-TCN-BiGRU-Attention鯨魚算法能夠更好地建模多變量時間序列數據的復雜關系，并提高預測性能。然而，需要注意的是，該算法的具體實現可能會根據具體問題和數據集的特點進行適當的調整和優(yōu)化。

程序設計

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

%% %% 算法優(yōu)化TCN-BiGRU-Attention，實現多變量輸入單步預測
clc;
clear 
close all%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
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