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  • 12种算法优化CNN-BiGRU-Attention单变量输入单步预测,机器学习预测全家桶,持续更新,MATLAB代码...


    截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶,一共发了15篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇,一共16篇!参考文章如下:

    1.五花八门的机器学习预测?一篇搞定不行吗?

    2.机器学习预测全家桶,多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM,LSSVM、TCN、CNN,光伏发电数据为例

    3.机器学习预测全家桶,多步预测之组合预测模型,光伏发电数据为例

    4.机器学习预测全家桶之Xgboost,交通流量数据预测为例,MATLAB代码

    5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机),风电功率预测,MATLAB代码

    6.水N篇论文就靠它了!Adaboost风电功率预测,机器学习预测全家桶,MATLAB代码

    7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测,天气温度预测为例,MATLAB代码

    8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测,MATLAB代码

    9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测,天气温度预测为例,MATLAB代码

    10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型,MATLAB代码

    11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测,MATLAB代码

    12.LSTM实现递归预测。机器学习预测全家桶,持续更新,MATLAB代码

    13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测

    14.新思路:TCN-RVM模型,你见过吗?机器学习预测全家桶新增模型,MATLAB代码

    15.再添数十种回归模型!最全机器学习预测全家桶,MATLAB代码,这次千万别再错过了!


    今天在机器学习预测全家桶中继续添加12种算法优化CNN-BiGRU-Attention模型预测的代码。其中Attention模型可以改为单头或者多头,在代码中就是改个数字而已。代码注释已写好如何更改。

    本期代码主要功能为:采用12种算法优化CNN-BiGRU-Attention模型的四个参数,分别是分别是学习率,BiGRU的神经元个数,注意力机制的键值, 卷积核个数。并进行了优化前后的结果比较。

    12种算法如下:

    包括:  北方苍鹰算法(NGO)、蜣螂优化算法(DBO)、  灰狼优化算法(GWO)、 鱼鹰优化算法(OOA)、 粒子群算法(PSO)、 减法优化器算法(SABO)、 沙猫群优化算法(SCSO)、 麻雀优化算法(SSA)、 白鲸优化算法(BWO)、 霜冰优化算法(RIME)、 鲸鱼优化算法(WOA)、 哈里斯鹰优化算法(HHO)。

    代码中12种算法可以随意切换!也可以搭配推出的改进智能算法使用。

    学会这几种算法的调用,你就可以任意替换别的算法!代码设置如下:

    1. % 可选:'DBO','GWO','OOA','PSO','SABO','SCSO','SSA','BWO','RIME','WOA','HHO','NGO';
    2. [Best_score,Best_pos,curve]=NGO(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可

    CNN-Bigru-Attention模型和前两期发的CNN-BiLTSM-Attention模型差不太多。这里就不再仔细介绍。

    CNN-BiGRU-Attention网络模型搭建

    本次搭建的模型如下:

    5287c7126e72c255d0c0eafb60d8f2e8.png

    数据准备

    数据集统一采用新疆某地风电发电功率数据。

    数据包含特征如下:测风塔10m风速(m/s) 、测风塔30m风速(m/s) 、测风塔50m风速(m/s) 、测风塔70m风速(m/s)、 轮毂高度风速(m/s) 、测风塔10m风向(°) 、测风塔30m风向(°) 、测风塔50m风向(°) 、测风塔70m风向(°)、 轮毂高度风向(°) 、温度(°) 、气压(hPa)、 湿度(%) 实际发电功率(mw)。部分数据截图如下:

    dc99cb4d5cb87a0b7481af7a1317b267.png

    选取3月份数据,每个样本组成为:延时步长为10,跨时间步长为1。也就是采用前10个样本的所有特征,去预测下一个样本的发电功率。

    以表格中数据为例,以2019年1月1日0点~2019年1月1日2点的所有数据(包括功率)组合起来放一块并变成一行,然后把2点15的功率数据也组合到这一行,这就形成了第一个样本。最后一列是2点15的功率。就这样以此类推,得到好多好多样本。然后划分训练集和测试集就ok了。

    以北方苍鹰算法优化CNN-Bigru-Attention进行展示

    e4ff1a9e6d77d57a459e49c0e1ee1917.png

    b74a488a0727dbca874f55ae45f57270.png

    86c9b212b3b150a4d37c9112469ad275.png

    a02a565cce34682f8b9c24b1f1fb5646.png

    da2d2197952da34113633d5770d87daf.png

    可以看到,优化后,CNN-BiGRU-ATTENTION的预测精度有所提升!

    本文代码获取链接:

    https://mbd.pub/o/bread/ZZuZl5xs

    识别此二维码也可跳转本文算法:

    c934e19a62954aeb11a30ce7ccce241f.png

    代码包含了自注意力机制,需要2023及以上版本的matlab。安装包一并附在代码中了。

    机器学习预测全家桶代码获取

    已将本文算法加入机器学习预测全家桶中,需要的小伙伴可以跳转链接获取:

    https://mbd.pub/o/bread/ZZmWk5xp

    识别此二维码也可跳转全家桶

    da269b3adc6512a263c54bded4c5d19a.png

    或点击下方阅读原文获取此全家桶。

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