蝗虫优化算法结合Kmean-Transformer-GRU的Matlab数据回归预测研究

资源摘要信息: 该资源为一项关于数据回归预测算法研究的Matlab代码包，命名为“【发文无忧】基于蝗虫优化算法GOA-Kmean-Transformer-GRU实现数据回归预测算法研究Matlab代码.rar”。该代码包的版本兼容Matlab2014、2019a和2021a。它包含了可以直接运行的案例数据，以及一个具备参数化编程特性的算法模型。此代码包的特点包括代码的清晰思路、方便修改的参数设置和详尽的代码注释，这些特点使得它非常适合于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业和毕业设计中使用。作者是一位具有10年Matlab算法仿真工作经验的资深算法工程师，在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域有着丰富的算法仿真实验经验。此外，该代码包中的数据集可以替换使用，并且注释详尽，对于初学者来说是一个非常好的学习工具。整个代码包通过结合蝗虫优化算法（GOA）、K-means聚类、Transformer结构和GRU（门控循环单元）网络，形成了一套复合型的数据回归预测算法。具体地，该算法通过蝗虫优化算法进行参数的全局寻优，利用K-means算法对数据集进行有效的特征划分，结合Transformer的深度学习架构来处理复杂的非线性关系，并使用GRU网络进行时序数据的处理和预测。该研究旨在通过多模型融合的方式，提高数据回归预测的准确性与时效性。对于研究者或开发者而言，这个代码包不仅是实现特定算法的工具，也是学习和理解各类算法及它们之间结合方式的教育资源。此外，它还展示了如何在实际问题中应用机器学习和深度学习技术，以及如何对算法模型进行调优和验证。由于代码具备良好的参数化编程特性，用户可以根据自己的需求调整算法参数，以适应不同的数据和预测场景。这种灵活性使得该代码包在教学和研究中具有广泛的应用前景。