BWO优化CNN-GRU-Attention时间序列预测源码及效果对比

资源摘要信息:"BWO-CNN-GRU-Attention 白鲸优化算法优化多变量时间序列预测" 本文档介绍了如何利用白鲸优化算法（BWO）优化卷积神经网络-门控循环单元-注意力机制（CNN-GRU-Attention）模型在多变量时间序列预测中的性能。文档中提供了完整的Matlab源码和数据，以及优化前后模型性能的对比结果。该技术方案涉及的关键知识点包括时间序列预测、深度学习模型优化、白鲸优化算法、卷积神经网络、门控循环单元网络、注意力机制，以及各种性能评价指标。 1. 时间序列预测：时间序列预测是指根据历史时间序列数据预测未来某个时刻的数值。在本案例中，多变量时间序列意味着需要预测的未来值不仅依赖于时间的推移，还受到多个相关变量的影响。 2. 白鲸优化算法（BWO）：BWO是一种模仿白鲸捕食行为的新型优化算法。它被用于优化机器学习模型，特别是调整模型中的超参数。在本案例中，BWO用于优化CNN-GRU-Attention模型中的学习率、神经元个数、注意力机制的键值和正则化参数，以期获得更好的预测性能。 3. 卷积神经网络（CNN）：CNN是深度学习中一种用于处理具有空间层级结构数据的模型，例如图像处理。在时间序列预测中，CNN用于提取时间数据中的空间特征，通过卷积层和池化层提取时间窗口内的特征。 4. 门控循环单元（GRU）：GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，它通过引入更新门和重置门来解决传统RNN难以学习长距离依赖的问题。GRU能够在保持序列信息的同时减少计算复杂度。 5. 注意力机制：注意力机制是一种使模型能够关注输入数据中最重要的部分的技术。在本案例中，注意力机制被用来使CNN-GRU模型更加关注输入时间序列数据中重要的时间步。 6. 性能评价指标：在模型优化和评估过程中，使用了以下指标： - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与实际值差异的平均绝对值。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示MAE，便于理解误差大小。 - MSE（均方误差）：计算预测值与实际值之间差的平方的平均值。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，是一种常用的误差度量指标。 - R2（决定系数）：衡量模型预测值与实际值的拟合程度，取值范围从0到1。 7. 环境要求：代码适用于Matlab 2023及以上版本的运行环境，需要该版本的Matlab进行编译和运行。 8. 代码特点：本代码集以参数化编程为基础，用户可以方便地更改关键参数。此外，代码编程思路清晰，注释详尽，有助于用户理解和调试模型。 9. 适用对象：该源码和数据集适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计。 10. 作者介绍：本文档作者是机器学习领域的专家，具有博客专家认证，是2023博客之星TOP50获得者。作者在机器学习和深度学习领域有8年的算法仿真工作经验，提供定制的仿真源码和数据集服务，并且可私下联系。 11. 文件列表：压缩包子文件中包含以下文件： - main.m：主函数，用于调用和执行模型优化的主要代码。 - radarChart.m：用于生成雷达图的辅助函数，可以展示不同模型性能的对比。 - BWO.m：白鲸优化算法的实现代码。 - objectiveFunction.m：目标函数，用于评估模型性能，反馈给BWO算法进行优化。 - calc_error.m：计算评价指标的函数。 - 1.png、4.png、5.png、3.png、2.png：图表文件，用于展示优化前后的性能对比结果。 总体来看，本资源涉及了深度学习、优化算法、性能评估等领域的先进技术和方法，对于相关专业学生和研究人员具有较高的参考和实践价值。