麻雀算法优化CNN-BIGRU进行时间序列预测

资源摘要信息:"基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)的时间序列预测模型，旨在提升时间序列数据的预测准确性。该模型通过优化学习率、隐含层节点数和正则化参数这三个关键参数，以达到更好的预测效果。学习率是影响模型训练速度和收敛性的重要因素，通过优化可以确保模型快速稳定地达到最优状态。隐含层节点的数量决定了模型的学习能力，适当的节点数可以防止过拟合或欠拟合，提高模型的泛化能力。正则化参数的优化有助于减轻模型的过拟合问题，提高模型在新数据上的预测准确度。模型的评价指标采用了R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等，这些指标从不同角度对模型的预测性能进行了综合评价。 麻雀算法(SSA)是一种启发式算法，它模仿了麻雀群体的觅食行为，通过模拟鸟群的社会行为和搜索策略来解决问题，特别适用于优化神经网络模型参数的场景。卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型，它能够自动并有效地从数据中提取特征，广泛应用于图像和视频识别。双向门控循环单元(BiGRU)是一种特殊的循环神经网络(RNN)结构，能够同时学习数据的正向和反向信息，对于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系非常有效。 在实际应用中，该模型的代码设计质量高，结构清晰，易于理解和学习。同时，模型的数据处理部分考虑到了数据预处理和后处理的需要，提供了替换数据的灵活性。文件列表中的main.m是主运行文件，fical.m可能是一个计算评价指标的函数，SSA.m是实现麻雀算法的核心模块，initialization.m负责模型的初始化，FlipLayer.m可能涉及到特殊的层反转操作，data_process.m负责数据的预处理流程，数据集.xlsx是一个包含实验数据的Excel文件。整体来看，该项目的文件结构清晰，分工明确，有利于后续的研究与开发工作。"