贝叶斯优化双向门控循环单元BO-BIGRU时序预测的matlab实现【源代码】

贝叶斯优化双向门控循环单元简介：
贝叶斯优化双向门控循环单元（BO-BIGRU）是一种结合了贝叶斯优化和双向门控循环单元（BIGRU）的神经网络模型。BIGRU是一种改进的循环神经网络（RNN），它结合了双向循环神经网络（Bi-RNN）和门控循环单元（GRU）的特点，能够有效地捕捉输入序列中的长期依赖关系。

贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）是一种用于优化黑盒函数的方法，它通过在搜索空间中动态地选择下一个样本点来逐步逼近全局最优解。在机器学习领域，BO常用于超参数优化和模型选择。

BO-BIGRU将贝叶斯优化与BIGRU相结合，旨在通过动态调整模型的超参数和架构来提高模型的性能。通过在训练过程中对超参数进行自适应调整，BO-BIGRU可以更好地适应不同数据集和任务的特点，提高模型的泛化能力和性能表现。

总之，BO-BIGRU是一种利用贝叶斯优化调整双向门控循环单元架构和超参数的神经网络模型，旨在提高模型的性能和泛化能力。
BIGRU网络的搭建：

%%	构建BIGRUbigru = layerGraph();bigru = addLayers(bigru,[sequenceInputLayer(inputSize,"Name","input")gruLayer(numhidden_units,'OutputMode','sequence',"Name","gru1")concatenationLayer(1, 2, "Name", "cat1")fullyConnectedLayer(outputSize) %全连接层输出维度设置regressionLayer('name','out')]);bigru =addLayers(bigru,[FlipLayer("flip1")gruLayer(numhidden_units,'OutputMode',"sequence","Name","gru2")FlipLayer("flip2")]);bigru = connectLayers(bigru, "input", "flip1");bigru = connectLayers(bigru, "flip2", "cat1/in2");opts = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',MaxEpochs, ...'GradientThreshold',1,...'ExecutionEnvironment','cpu',...'InitialLearnRate',InitialLearnRate, ...'L2Regularization', L2Regularization, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'Verbose',true, ...'Plots','training-progress'... );analyzeNetwork(bigru);

贝叶斯优化：

%%  创建待优化函数ObjFcn = @BOFunction;%%  贝叶斯优化参数范围optimVars = [optimizableVariable('NumOfUnits', [5, 30], 'Type', 'integer')optimizableVariable('InitialLearnRate', [0.0001, 0.1], 'Transform', 'log')optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')optimizableVariable('MaxEpochs', [100, 200], 'Type', 'integer')];%%  贝叶斯优化网络参数BayesObject = bayesopt(ObjFcn, optimVars, ...    % 优化函数，和参数范围'MaxTime', Inf, ...                      % 优化时间（不限制） 'IsObjectiveDeterministic', false, ...'MaxObjectiveEvaluations', 30, ...       % 最大迭代次数'Verbose', 1, ...                        % 显示优化过程'UseParallel', false);