基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 CNN-GRU模型架构

4.2 GA优化CNN-GRU流程

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

...................................................................
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I,:);LR             = X(1);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
%CNN-GRU
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%训练
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT  =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%数据预测
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);%归一化还原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;%网络结构
analyzeNetwork(Net)figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 IT Accuracy Error2
141

4.算法理论概述

基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的CNN-GRU（卷积神经网络-门控循环单元）时间序列回归预测模型，是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制，实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时，利用遗传算法对模型超参数进行优化，能够进一步提升模型的预测性能。

遗传算法是一种借鉴自然选择和遗传机制的启发式搜索算法，通过模拟生物进化过程中的“选择”、“交叉”（杂交）、“变异”等操作，来寻找问题的最优解。在CNN-GRU模型的超参数优化中，GA的目标是探索出能使模型预测性能（如均方误差最小化或准确率最大化）最佳的超参数组合，这些超参数可能包括学习率、网络层数、神经元数量、批次大小等。