多维时序 | MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

news2025/2/28 6:29:54

多维时序 | MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

效果一览

基本介绍

多维时序 | MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元多变量时间序列预测
1.Matlab实现GA-GRU多变量时间序列预测，遗传算法优化门控循环单元；
遗传算法优化GRU的学习率，隐藏层节点，正则化系数；
2.运行环境为Matlab2020b；
3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
4.data为数据集，GA_GRUNTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价。

程序设计

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完整程序和数据下载方式2：私信博主。

%% 参数初始化
popsize=pop;              %种群规模
lenchrom=dim;             %变量字串长度
fun = fobj;  %适应度函数
pc=0.7;                  %设置交叉概率
pm=0.3;                  %设置变异概率
if(max(size(ub)) == 1)
   ub = ub.*ones(dim,1);
   lb = lb.*ones(dim,1);  
end
maxgen=Max_iter;   % 进化次数  

%种群

%% 产生初始粒子和速度

    %随机产生一个种群
    GApop=initialization(pop, dim, ub, lb);       %随机产生个体
for i=1:popsize
    %计算适应度
    fitness(i)=fun(GApop(i,:));            %染色体的适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=GApop(bestindex,:);   %全局最佳
gbest=GApop;                %个体最佳
fitnessgbest=fitness;       %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness;   %全局最佳适应度值

%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
        disp(['第',num2str(i),'次迭代'])
        %种群更新 GA选择更新
        GApop=Select2(GApop,fitness,popsize);

        % 交叉操作 GA
        GApop=Cross(pc,lenchrom,GApop,popsize,lb,ub);

        % 变异操作 GA变异
        GApop=Mutation(pm,lenchrom,GApop,popsize,[i maxgen],lb,ub);

        pop=GApop;
        
      for j=1:popsize
        %适应度值
        fitness(j)=fun(pop(j,:));
        %个体最优更新
        if fitness(j) < fitnessgbest(j)
            gbest(j,:) = pop(j,:);
            fitnessgbest(j) = fitness(j);
        end
        
        %群体最优更新
        if fitness(j) < fitnesszbest
            zbest = pop(j,:);
            fitnesszbest = fitness(j);
        end
        
    end
    
    curve(i)=fitnesszbest;     
end
Best_score = fitnesszbest;
Best_pos = zbest;
%%  优化算法参数设置
SearchAgents_no = 5;                   % 种群数量
Max_iteration = 8;                    % 最大迭代次数
dim = 3;                               % 优化参数个数
lb = [1e-4, 10, 1e-4];                 % 参数取值下界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
ub = [1e-2, 30, 1e-1];                 % 参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)

fitness = @(x)fical(x,p_train,t_train,f_);

[Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness)

%%  记录最佳参数
Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2));
best_lr = Best_pos(1, 1);
best_hd = Best_pos(1, 2);
best_l2 = Best_pos(1, 3);

%%  建立模型
% ----------------------  修改模型结构时需对应修改fical.m中的模型结构  --------------------------
layers = [
    sequenceInputLayer(f_)            % 输入层
    
    gruLayer(best_hd)                 % GRU层
    reluLayer                         % Relu激活层
    
    fullyConnectedLayer(outdim)       % 输出回归层
    regressionLayer];
 
%%  参数设置
% ----------------------  修改模型参数时需对应修改fical.m中的模型参数  --------------------------
options = trainingOptions('adam', ...           % Adam 梯度下降算法
         'MaxEpochs', 500, ...                  % 最大训练次数 500
         'InitialLearnRate', best_lr, ...       % 初始学习率 best_lr
         'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
         'LearnRateDropFactor', 0.5, ...        % 学习率下降因子 0.1
         'LearnRateDropPeriod', 400, ...        % 经过 400 次训练后 学习率为 best_lr * 0.5
         'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
         'ValidationPatience', Inf, ...         % 关闭验证
         'L2Regularization', best_l2, ...       % 正则化参数
         'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
         'Verbose', false);

%%  训练模型
net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);

%%  仿真验证
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
T_sim1=double(T_sim1);
T_sim2=double(T_sim2);