?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進，

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

在時序數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域，雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）結(jié)合注意力機制已經(jīng)成為一種非常有效的算法。本文將對基于BiGRU-Attention的數(shù)據(jù)單輸入單輸出預(yù)測算法進行深入研究，并探討其在時序預(yù)測中的應(yīng)用。

首先，讓我們來了解一下BiGRU-Attention算法的原理。BiGRU是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變種，它具有雙向的結(jié)構(gòu)，可以更好地捕捉時序數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。而注意力機制則可以幫助模型更加關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的重要部分，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。將這兩種算法結(jié)合起來，可以得到一種強大的時序預(yù)測模型，能夠在各種領(lǐng)域取得良好的效果。

在實際應(yīng)用中，我們可以將BiGRU-Attention算法應(yīng)用于各種時序數(shù)據(jù)的預(yù)測任務(wù)中，例如股票價格預(yù)測、氣象數(shù)據(jù)預(yù)測、交通流量預(yù)測等。通過對大量真實數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和測試，我們可以驗證該算法在各種場景下的有效性和穩(wěn)定性。

除了算法本身，我們還需要考慮一些實際問題，例如模型的訓(xùn)練和調(diào)參方法、輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程等。這些因素都會對最終的預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響，因此我們需要在實際應(yīng)用中不斷優(yōu)化和改進。

總的來說，基于雙向門控循環(huán)單元結(jié)合注意力機制的時序預(yù)測算法在當(dāng)前的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有非常重要的意義。通過不斷地研究和實踐，我們可以進一步完善這一算法，使其在更多的實際場景中發(fā)揮作用。希望本文的研究能夠為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和從業(yè)者提供一些參考和啟發(fā)，共同推動時序預(yù)測算法的發(fā)展和應(yīng)用。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

-----------------------誤差計算--------------------------

評價結(jié)果如下所示：

平均絕對誤差MAE為：0.73456

均方誤差MSE為：? ? ? ?0.98965

均方根誤差RMSE為：? 0.99481

決定系數(shù)R^2為：? 0.97746

剩余預(yù)測殘差RPD為：? 6.6911

平均絕對百分比誤差MAPE為：? 0.022941

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 林靖皓,秦亮曦,蘇永秀,et al.基于自注意力機制的雙向門控循環(huán)單元和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芒果產(chǎn)量預(yù)測[J].計算機應(yīng)用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2] 陸鑫,章險鋒.基于注意力機制和雙向門控循環(huán)單元的滑坡位移預(yù)測方法:202310774955[P][2023-11-23].

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合