SABO-CNN-BiGRU-Attention减法优化器优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现SABO-CNN-BiGRU-Attention减法优化器优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比，含优化前后对比，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上；
2.单变量时间序列预测；
3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；
5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。

模型描述

SABO-CNN-BiGRU-Attention减法优化器优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比，含优化前后对比。

下面是这个模型的主要组成部分和工作流程的简要说明：

数据预处理：首先，对时间序列数据进行预处理。划分训练集和测试集等。

卷积神经网络（CNN）：通过使用CNN，模型可以自动学习输入数据的空间特征。CNN通常由多个卷积层和池化层组成，可以有效地提取输入数据的局部特征。

双向门控循环单元（BiGRU）：双向门控循环单元是一种适用于序列数据建模的循环神经网络（RNN）变体。双向门控循环单元具有记忆单元和门控机制，可以捕捉输入数据的长期依赖关系。通过双向门控循环单元层，模型可以学习序列数据的时间依赖性。

多头注意力机制（Mutilhead Attention）：多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同部分。它通过将序列数据映射到多个子空间，并计算每个子空间的注意力权重来实现这一点。这样可以提高模型对不同时间步和特征之间关系的建模能力。

减法优化器优化算法：减法优化器优化算法是一种基于智能的优化算法，可以用于调整模型的超参数和优化训练过程。通过应用减法优化器优化算法算法，可以提高模型的性能和收敛速度。

融合和预测：最后，通过融合CNN、BiGRU和多头注意力机制的输出，模型可以生成对未来时间步的多变量时间序列的预测。

需要注意的是，这是一种概念性的模型描述，具体实现的细节可能因应用场景和数据特征而有所不同。模型的性能和效果还需要根据具体问题进行评估和调优。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式SABO-CNN-BiGRU-Attention减法优化器优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比。

layers0 = [ ...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input')   %输入层设置sequenceFoldingLayer('name','fold')         %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。% CNN特征提取convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1')  %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长batchNormalizationLayer('name','batchnorm1')  % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸reluLayer('name','relu1')       % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题% 池化层maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool')   % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式% 展开层sequenceUnfoldingLayer('name','unfold')       %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复%平滑层flattenLayer('name','flatten')lstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1') selfAttentionLayer(2,2)          %创建2个头，2个键和查询通道的自注意力层  dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1')        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %regressionLayer('Name','output')    ];lgraph0 = layerGraph(layers0);
lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
pNum = round( pop *  P_percent );    % The population size of the producers   lb= c.*ones( 1,dim );    % Lower limit/bounds/     a vector
ub= d.*ones( 1,dim );    % Upper limit/bounds/     a vector
%Initialization
for i = 1 : popx( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );  fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;                       
endpFit = fit;                       
pX = x; XX=pX;    
[ fMin, bestI ] = min( fit );      % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX = x( bestI, : );             % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin% Start updating the solutions.
for t = 1 : M    [fmax,B]=max(fit);worse= x(B,:);   r2=rand(1);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i = 1 : pNum    if(r2<0.9)r1=rand(1);a=rand(1,1);if (a>0.1)a=1;elsea=-1;endx( i , : ) =  pX(  i , :)+0.3*abs(pX(i , : )-worse)+a*0.1*(XX( i , :)); % Equation (1)elseaaa= randperm(180,1);if ( aaa==0 ||aaa==90 ||aaa==180 )x(  i , : ) = pX(  i , :);   endtheta= aaa*pi/180;   x(  i , : ) = pX(  i , :)+tan(theta).*abs(pX(i , : )-XX( i , :));    % Equation (2)      endx(  i , : ) = Bounds( x(i , : ), lb, ub );    fit(  i  ) = fobj( x(i , : ) );end [ fMMin, bestII ] = min( fit );      % fMin denotes the current optimum fitness valuebestXX = x( bestII, : );             % bestXX denotes the current optimum position R=1-t/M;                           %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Xnew1 = bestXX.*(1-R); Xnew2 =bestXX.*(1+R);                    %%% Equation (3)Xnew1= Bounds( Xnew1, lb, ub );Xnew2 = Bounds( Xnew2, lb, ub );%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Xnew11 = bestX.*(1-R); Xnew22 =bestX.*(1+R);                     %%% Equation (5)Xnew11= Bounds( Xnew11, lb, ub );Xnew22 = Bounds( Xnew22, lb, ub );
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  for i = ( pNum + 1 ) :12                  % Equation (4)x( i, : )=bestXX+((rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew1)+(rand(1,dim)).*(pX( i , : )-Xnew2));x(i, : ) = Bounds( x(i, : ), Xnew1, Xnew2 );fit(i ) = fobj(  x(i,:) ) ;end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501