鹈鹕优化算法结合POA-Kmean-Transformer-GRU在Matlab上的数据回归预测研究

资源摘要信息:"本文档包含了基于鹈鹕优化算法（POA）与Kmean算法结合Transformer架构和GRU（门控循环单元）神经网络进行数据回归预测算法的Matlab代码实现。该研究旨在探索如何通过混合多种算法来提升数据回归预测的准确性。 首先，关于鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA），这是一种启发式优化算法，受鹈鹕捕食行为的启发而设计。它通常用于解决优化问题，包括机器学习中的特征选择、参数调整等。在本研究中，POA被用来优化Kmean算法的初始聚类中心，以提高聚类效果，从而对后续的数据回归预测提供更准确的数据处理。 Kmean算法是一种经典的聚类算法，它可以将数据集分割成多个类别（即聚类），每个类别由一组数据点组成，其中数据点与所选聚类中心的距离最小化。在与POA结合后，Kmean算法的初始中心选择更加智能，提高了聚类的质量。 Transformer架构是一种深度学习模型，最初用于自然语言处理（NLP）领域。它采用自注意力（Self-Attention）机制，能够捕捉序列中的长距离依赖关系。在本研究中，Transformer被用来处理输入的时序数据，能够有效地捕捉到时间序列数据中的时间依赖性，这对于数据回归预测至关重要。 GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过引入更新门（update gate）和重置门（reset gate）来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失问题。GRU在保持模型复杂度低的同时，具备更好的序列学习能力，适合处理时间序列数据进行回归预测。 在Matlab环境中，本研究的代码涵盖了以下特点：参数化编程、参数易于更改、代码思路清晰、注释详尽。这使得该代码不仅适用于有经验的算法工程师，也为初学者提供了便利的学习和实验平台。用户可以直接替换数据集运行代码，根据注释轻松理解和修改代码。 本资源适合以下适用对象：计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。这些学生可以通过使用该资源进行数据回归预测相关的仿真实验，从而深化对智能优化算法、神经网络预测、信号处理等领域知识的理解和应用。 作者是一位在大厂担任资深算法工程师的专家，拥有10年的Matlab算法仿真工作经验。他在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验方面有着丰富的经验。作者提供的资源还包括源码、数据集定制等，对此感兴趣的学生和研究者可以通过私信与作者联系获取更多信息。 请注意，由于该资源是以rar压缩包的形式存在，因此需要使用支持该格式的解压缩工具来提取文件。解压缩后，用户将获得一个文件列表，其中包含了一个或多个Matlab脚本和函数文件，以及可能的案例数据文件、说明文档等。"