回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出(不调用工具箱函数)

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出(不调用工具箱函数)

文章目录

    • 回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出(不调用工具箱函数)
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

GRU神经网络是LSTM神经网络的一种变体,LSTM 神经网
络是在RNN的基础上发展起来的。RNN是一种成熟的机器学习方法,在处理时序数列方面具有着很大优势。RNN中包含信号反馈结构,能将t时刻的输出信息与t时刻之前的信息相关联,具有动态特征和记忆功能。

  • RNN结构包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层包含反馈结构;
  • t时刻的输出值是该时刻及其之前时刻的输入信息共同作用的结果;
  • RNN能够有效地分析和处理较短的时序数列,但不能分析和处理维
    度过长的时序数列,否则会产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象。
  • 针对这一问题,H等提出了一种RNN改进结构LSTM神经网络,其隐藏层结构如图示。
    1
  • LSTM神经网络基于隐藏层中的记忆单元(遗忘门、输入门和输出门)实现时序上的记忆可控,改善了RNN长期记忆力不足的问题,但其隐藏层的结构过于复杂,样本训练需要花费大量的时间。
    2
  • 基于LSTM神经网络,cho等提出了GRU神经网络,利用重置门和更新门代替LSTM神经网络中的遗忘门、输入门和输出门。LSTM神经网络和GRU神经网络在隐藏层内具有相似的数据流,但GRU神经网络中没有单独的存储单元,因此样本训练效率更高。
  • GRU神经网络的隐藏层结构示意图。由图可见:更新门控制前一时刻的信息对当前时刻的影响程度,更新门的值越大,前一时刻的信息对当
    前时刻的影响越小;重置门控制对前一时刻信息的接收百分比,重置门的值越大,对前一时刻的信息接收的越多。
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程序设计

  • 完整源码和数据获取方式1:私信博主回复** MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出(不调用工具箱函数)**获取。
  • 完整源码和数据获取方式2:订阅《GRU门控循环单元》专栏,订阅后两天内私信博主获取程序和数据,专栏外只能获取该程序。
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%-------------------------------------------------------------------------------------
%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(103);P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);
%-------------------------------------------------------------------------------------
P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
N = size(P_test, 2);
%-------------------------------------------------------------------------------------
%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])%  MBE
mbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129252252
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128172453

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