【代码分享】基于KOA-CNN-BiGRU-Attention（开普勒算法优化双向门控循环单元网络融合注意力机制）的时间序列预测

作者：笔触狂放9 | 2024-06-04 15:36:27

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cnn-bigru-attention

程序名称：基于KOA-CNN-BiGRU-Attention（开普勒算法优化双向门控循环单元网络融合注意力机制）的多变量回归预测

实现平台：matlab

代码简介：开普勒优化算法（Kepler optimization algorithm，KOA）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最优解。目前尚未发现任何关于KOA优化算法应用的相关文献。

CNN-BiGRU-Attention 算法在回归预测任务中也有一些优势，具体如下：

特征提取能力：CNN 层在图像处理中表现出色，但同样可以应用于回归预测任务中的特征提取。CNN 能够从输入数据中提取出局部特征和模式，对于回归分析中重要的特征提取具有很好的效果。通过卷积层和池化层，可以有效捕捉数据中的关键特征，提高回归模型的准确性。
上下文建模：BiGRU 是双向的门控循环单元，在回归预测任务中能够更好地建模数据的时序关系和上下文信息。通过正向和反向两个方向的隐藏状态，BiGRU 能够综合利用过去和未来的上下文信息，增强模型对于时间序列数据的理解和预测。
注意力机制：注意力机制允许模型根据输入的重要性赋予不同的权重。在回归预测中，注意力机制可以使模型更加关注重要的数据点或特征，从而提高回归模型的性能。通过动态地调整注意力权重，模型能够更有针对性地处理不同的数据点，提高预测的准确性和稳定性。
灵活性和可解释性：CNN-BiGRU-Attention 的结构相对简单且灵活，可以根据具体问题进行调整和改进。该模型的预测过程也比较可解释，可以根据注意力权重的分布来分析模型对于不同数据点的关注程度，从而更好地理解建模和预测的过程。

综上所述，CNN-BiGRU-Attention 算法在回归预测任务中具有提取特征、建模时序关系、使用注意力机制以及灵活性和可解释性等优势。这些特性使得模型能够更准确地进行回归预测，并提升对时间序列数据的理解和分析能力。

利用该高创新算法对CNN-BiGRU-Attention的空间特征结合-融合注意力机制的分类预测程序代码中的超参数进行优化，功能包括：1、多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。2、通过灰狼优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线。4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！注意此代码需要matlab2023以上版本才能运行！

参考文献：《融合多通道CNN-BiGRU与时间模式注意力机制的多工序工艺质量预测方法》《基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测》《基于CNN-BiGRU-Att融合模型的人民币汇率预测研究》《基于CNN-BiGRU-Attention的非侵入式负荷分解》《CNN-BiGRU网络中引入注意力机制的中文文本情感分析》《基于CNN-BIGRU-ATTENTION的短期电力负荷预测》

代码获取方式：