Matlab 蛇算法优化门控循环单元(SO-GRU)的数据回归预测

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❤️ 内容介绍

【GRU回归预测】基于蛇群算法优化门控循环单元SO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测

在当今的信息时代，数据的价值越来越受到重视。随着技术的发展，我们能够收集和存储大量的数据，这为我们提供了一个巨大的机会，可以通过对数据进行分析和预测来获得有价值的见解。在这个过程中，机器学习和神经网络成为了热门的工具，用于从数据中提取模式和进行预测。

本文将介绍一种基于蛇群算法优化门控循环单元SO-GRU神经网络的方法，用于实现多输入单输出的回归预测。我们将首先介绍GRU和蛇群算法的基本概念，然后详细描述如何将它们结合起来，以实现高效准确的回归预测。

门控循环单元（GRU）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，它通过使用门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU具有比传统循环神经网络更好的长期依赖建模能力，因此在时间序列数据分析和预测中得到了广泛应用。

蛇群算法是一种基于自然界蛇群行为的优化算法，它模拟了蛇群中蛇的觅食和逃避机制。蛇群算法具有全局搜索和局部搜索的能力，能够在搜索空间中找到最优解。通过将蛇群算法应用于神经网络的参数优化，我们可以提高神经网络的性能和收敛速度。

为了实现多输入单输出的回归预测，我们将蛇群算法应用于SO-GRU神经网络的参数优化过程。首先，我们将多个输入特征提取出来，并使用GRU模型进行特征建模。然后，我们使用蛇群算法来优化GRU模型的参数，以最小化预测误差。最后，我们使用优化后的SO-GRU模型进行回归预测，并评估其性能。

在实验中，我们使用了一个真实的数据集来验证我们提出的方法。结果表明，基于蛇群算法优化的SO-GRU神经网络在回归预测任务中表现出了优异的性能。与传统的神经网络相比，我们的方法能够提高预测的准确性和稳定性，同时减少了训练时间和计算成本。

总之，本文介绍了一种基

🔥核心代码


% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end
% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2022, 44:1-10.DOI:10.11999/JEIT221172.

[2] 左思雨,赵强,张冰,等.基于VMD-SSA-GRU的船舶运动姿态预测[J].舰船科学技术, 2022, 44(23):60-65.

[3] 万定生,朱海南,刘昕玥,等.基于正则化和自适应遗传算法的水文预测模型的构建方法:CN202010876835.9[P].CN112015719A[2023-09-10].

[4] 段宛伶.人民币日度汇率值与经济基本变量的关系分析及其预测[J].[2023-09-10].

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2 机器学习和深度学习方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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9 雷达方面

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