Matlab实现PSO-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

资源摘要信息:"PSO-CNN-GRU-Attention粒子群算法优化多变量时间序列预测" 标题中提到的PSO-CNN-GRU-Attention模型是一个结合了粒子群优化算法（PSO）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制的复杂神经网络结构，用于解决多变量时间序列预测问题。该模型在Matlab环境下实现，其中PSO用于优化CNN-GRU-Attention模型的超参数。 描述中详细介绍了PSO-CNN-GRU-Attention模型的实现细节，包括其优化前后的对比、评价指标以及适用对象。具体如下： 1. 在Matlab中实现的PSO算法被用来优化CNN-GRU-Attention网络的超参数，例如学习率、神经元个数、注意力机制的键值和正则化参数。这种优化有助于提高时间序列预测的准确性。 2. 模型的性能评估采用多个指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和R平方值（R2）。这些评价指标能够全面地反映出模型的预测能力。 3. 代码采用参数化编程方式，参数设置灵活，易于修改。代码逻辑清晰，并且有详细的注释，便于理解和维护。 4. 该代码适用于计算机、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等学术活动。 5. 作者是机器学习领域的资深专家，有着丰富的经验，在博客文章中提供了个人介绍、联系方式以及博客之星TOP50的认证信息。作者专注于机器学习和深度学习在时序、回归、分类、聚类和降维等领域的程序设计和案例分析，并提供了8年Matlab、Python算法仿真工作经验。 在文件名称列表中，我们可以看到该压缩包包含了以下文件： - main.m：主程序文件，用于调用模型进行时间序列预测。 - radarChart.m：用于绘制雷达图，可能是用来可视化性能指标的。 - objectiveFunction.m：目标函数文件，用于定义优化问题的评价标准。 - PSO.m：粒子群优化算法的实现。 - calc_error.m：计算误差的函数，用于输出模型的预测误差。 - initialization.m：初始化函数，用于初始化模型参数。 - 注意.txt：可能包含使用说明或者特别注意事项。 - data.xlsx：包含用于训练和测试模型的数据。 综上所述，PSO-CNN-GRU-Attention模型将传统的优化算法与深度学习技术相结合，以期达到更好的时间序列预测效果。此外，模型的Matlab实现为研究者和学生提供了一个学习和实践的平台。通过调整优化算法中的参数和网络结构，可以对模型进行自定义，并探索其在不同场景下的潜力。