基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型研究

基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型 本资源是一个基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型，使用Matlab 2022以上版本实现。模型可以自适应性地预测任意数量指标的时间序列，如风电负荷、电价、气象等，无需任何调试。 CPO（冠豪猪优化器）是一种基于自然启发的元启发式算法，由Mohamed Abdel-Basset等人于2024年1月提出。该算法模拟了冠豪猪的四种防御策略，包括视觉、声音、气味和身体攻击。CPO采用了探索和开发的机制，第一和第二防御策略（即视觉和声音）代表CPO的探索性行为，而第三和第四防御策略（即气味和身体攻击）代表CPO的开发性行为。 BiTCN（双向时域卷积网络）是一种用于文本分类和序列标注任务的神经网络模型，结合了时域卷积网络（TCN）的架构和双向模型的特点。BiTCN具有以下优缺点： 1. 双向性：BiTCN结合了双向模型的特点，可以利用输入序列中的前后信息，更全面地捕捉序列中的特征。 2. 适用于长序列：TCN的结构使得BiTCN在处理长序列时能够保持较好的性能，避免梯度消失或爆炸的问题。 3. 网络稳定性：相比一些RNN模型，TCN具有更好的并行性，计算效率高，训练相对稳定，更容易收敛。 BiGRU（双向门控循环单元）是一种神经网络模型，结合了门控循环单元（GRU）的结构和双向模型的特点。BiGRU可以更好地处理时间序列数据，捕捉序列中的长期依赖关系。 本模型的优点在于可以自适应性地预测任意数量指标的时间序列，无需任何调试。同时，CPO-BiTCN-BiGRU模型也具有很高的创新性和实践价值，特别是在 Classification 和Regression任务方面。 本资源是一个功能强大且实践价值高的多变量时间序列回归预测模型，具有广泛的应用前景。