Matlab源码实现DBO-CNN-GRU优化时间序列预测及效果对比

本资源提供了Matlab环境下完整的源码和数据集，用于实现该算法并进行优化前后的对比测试。通过优化学习率、神经元个数、注意力机制的键值以及正则化参数，该算法旨在提高预测的准确性和效率。 DBO（Dung Beetle Optimization）算法是受到蜕螂生物行为启发的优化算法，其设计灵感来源于蜕螂在搬运食物过程中表现出的高效策略。在机器学习和深度学习模型中，DBO可被用来调整模型参数，以达到更好的训练效果。 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，它通过卷积运算提取数据的空间特征。在时间序列预测中，CNN用于捕捉输入数据的局部依赖关系。 GRU（Gated Recurrent Unit）是循环神经网络的一种变体，它简化了LSTM（Long Short-Term Memory）的结构，同时保留了处理序列数据的能力。GRU单元能够捕捉长期依赖关系，并且在训练过程中减少了计算资源的需求。 Attention机制是一种注意力权重分配技术，它允许模型在处理数据时动态地聚焦于某些部分。在时间序列预测中，Attention机制使模型能够更好地理解不同时间点数据的重要性，并据此做出更精确的预测。 优化后的算法对比了多个性能指标，包括MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）、MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）、MSE（Mean Squared Error，均方误差）、RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）和R2（R-squared，决定系数）。这些指标能够全面评估预测模型的性能。 本资源特别适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生用于课程设计、期末大作业以及毕业设计。提供的代码具有参数化编程的特点，参数可以方便地更改，而且代码结构清晰，注释详尽，便于理解和使用。 作者是一名在机器学习和深度学习领域具有丰富经验的专家，其博客被认证为博客专家，并在2023年获得博客之星TOP50的荣誉。该作者专长于时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，并提供算法仿真服务。通过底部的联系方式，有兴趣的读者可以与作者取得联系，了解更多定制化的仿真源码和数据集。" 文件名称列表解释： - calc_error.m：该文件负责计算预测误差的函数，用于评估模型性能。 - initialization.m：包含初始化参数的脚本，包括网络结构和优化算法的初始条件。 - main.m：主执行文件，调用其他函数和脚本运行整个算法流程。 - radarChart.m：用于生成雷达图，显示性能指标的对比情况。 - objectiveFunction.m：定义了优化算法的目标函数，即需要最小化或最大化的目标。 - 注意.txt：文档说明文件，可能包含资源的使用指南和安装说明。 - data.xlsx：包含用于训练和测试模型的数据集。 - DBO.m：包含了DBO优化算法的实现代码。