基于WOA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

woa优化前

woa优化后

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法理论概述

      时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势。然而，模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼优化（WOA）作为一种高效的全局优化算法，被引入用于优化深度学习模型的超参数。

3.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用

      在时间序列数据中，CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, …, x_T]，通过卷积层可以生成一组特征映射：

      CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核，用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度，减少计算量并增强模型的鲁棒性。

3.2 GRU网络

     GRU（Gated Recurrent Unit）是一种先进的循环神经网络（RNN）变体，专门设计用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，并简化LSTM（Long Short-Term Memory）网络的结构，同时保持其捕获长期依赖关系的能力。

      GRU包含一个核心循环单元，该单元在每个时间步t处理输入数据xt并更新隐藏状态ht。其核心创新在于引入了两个门控机制：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。

3.3 注意力机制（Attention）

      注意力机制是一种让模型能够自动地关注输入数据中重要部分的技术。在时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。             

      CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先，使用CNN提取时间序列中的局部特征；然后，将提取的特征输入到LSTM中，捕捉时间序列中的长期依赖关系；最后，通过注意力机制对LSTM的输出进行加权，使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说，模型的流程如下：

3.4 WOA优化算法

      WOA即Whale Optimization Algorithm（鲸鱼优化算法），是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的生物启发式优化算法，由Eslam Mohamed于2016年提出，常用于解决各种连续优化问题，包括函数优化、机器学习参数调整、工程设计等领域中的复杂优化任务。鲸鱼优化算法模拟了虎鲸的两种主要觅食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 过程。

4.部分核心程序

numHiddenUnits = floor(woa_idx(1))+1

LR             = woa_idx(2)

layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits);

%设置

%迭代次数

%学习率为0.001

options = trainingOptions(‘adam’, …      

   ‘MaxEpochs’, 1500, …                

   ‘InitialLearnRate’, LR, …         

   ‘LearnRateSchedule’, ‘piecewise’, … 

   ‘LearnRateDropFactor’, 0.1, …       

   ‘LearnRateDropPeriod’, 1000, …       

   ‘Shuffle’, ‘every-epoch’, …         

   ‘Plots’, ‘training-progress’, …    

   ‘Verbose’, false);

%训练

Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train,layers, options);

%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 on

subplot(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 on

subplot(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