Matlab源码实现DBO-CNN-GRU优化时间序列预测及效果对比

资源摘要信息:"DBO-CNN-GRU-Attention算法是一种结合深度学习和优化算法用于多变量时间序列预测的方法。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。