麻雀算法(SSA)优化CNN-GRU多维时间序列预测模型

资源摘要信息:"本文介绍了一种结合麻雀算法（SSA）与卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）的多变量时间序列预测模型。该模型名为SSA-CNN-GRU，旨在提高时间序列预测的准确性。 麻雀算法（SSA）是一种基于生态学中麻雀群体觅食行为的启发式算法，它能够模拟麻雀寻找食物的过程来解决优化问题。在本文中，SSA被用来优化CNN-GRU网络中的关键参数，包括学习率、隐含层节点数以及正则化参数，以提高模型的预测性能。 卷积神经网络（CNN）擅长从数据中提取空间特征，而门控循环单元（GRU）则擅长捕捉序列中的时间依赖性。将CNN与GRU结合形成CNN-GRU结构，可以同时处理时间序列数据的空间特征和时间特征，有效提升时间序列预测的准确度。 在多变量时间序列预测领域，模型需要处理多个相互关联的时间序列变量。SSA-CNN-GRU模型能够有效地处理这种复杂的数据结构，通过优化后的网络参数提高预测精度。 评价指标是衡量模型性能的重要工具，其中包括： - R2（决定系数）：表示模型解释数据变异性的能力； - MAE（平均绝对误差）：反映预测值与实际值的平均偏差大小； - MSE（均方误差）：计算预测值与真实值差的平方的平均值； - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，对较大误差的惩罚更重； - MAPE（平均绝对百分比误差）：反映预测误差的百分比。 模型的代码实现质量非常高，不仅方便研究人员学习算法原理和实验过程，也便于将模型应用到不同的数据集上进行测试和验证。提供的文件包括： - main.m：主程序文件，控制整个算法的执行流程； - fical.m：用于评估模型性能的函数，根据不同的评价指标计算结果； - SSA.m：实现麻雀算法的函数代码，负责优化网络参数； - initialization.m：用于初始化CNN-GRU网络参数的函数； - 数据集.xlsx：包含用于训练和测试模型的实际多变量时间序列数据。 通过使用SSA对CNN-GRU进行优化，可以期待得到一个在多维时间序列预测方面性能更优秀的模型，特别是在金融、气象、交通等多个领域具有广泛的应用前景。"