SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

目录

• SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

• 预测效果
• 基本介绍
• 模型描述
• 程序设计
• 参考资料

预测效果

基本介绍

1.基于SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制；
2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；
5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

模型描述

麻雀算法（Sparrow Search Algorithm）是一种基于麻雀觅食行为的启发式优化算法，用于解决优化问题。它模拟了麻雀觅食的过程，通过搜索和调整候选解来逐步优化目标函数的值。

SSA-TCN-BiGRU-Attention是一个复合模型，用于多变量时间序列预测。让我逐步解释每个部分的含义：

SSA（Sparrow Search Algorithm）：这是优化算法的部分，用于调整模型的参数以获得更好的预测性能。

TCN（Temporal Convolutional Network）：这是一种基于卷积神经网络的模型，用于处理时间序列数据。TCN使用一系列不同大小的卷积核对时间序列数据进行卷积操作，以捕捉不同时间尺度上的特征。

BiGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）：这是一种双向门控循环单元模型，用于学习时间序列数据中的时序依赖关系。BiGRU能够同时考虑过去和未来的信息，以更好地建模序列数据的动态性。

Attention（注意力机制）：这是一种机制，用于在模型的不同部分自动地分配注意力权重。在多变量时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型自动选择对预测目标最重要的输入变量。

综合以上四个部分，SSA-TCN-BiGRU-Attention模型结合了优化算法、时间卷积、双向门控循环单元和注意力机制，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和性能。通过使用麻雀算法进行参数优化，结合卷积、循环和注意力机制的特性，该模型能够更好地捕捉时间序列数据中的时序依赖关系和重要特征，从而实现更准确的预测。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测。

%% 麻雀算法优化TCN-BiGRU-Attention，实现多变量输入单步预测

clc;
clear 
close all

X = xlsread('data.xlsx');
num_samples = length(X);                            % 样本个数 
kim = 6;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
or_dim = size(X,2);

%  重构数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i + kim + zim - 1,:)];
end


% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.9;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%  格式转换
for i = 1 : M 
    vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
    vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
end

for i = 1 : N 
    vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
    vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end



%% 优化算法优化前，构建优化前的TCN_BiGRU_Attention模型

outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
numFilters = 64;
filterSize = 5;
dropoutFactor = 0.1;
numBlocks = 2;

layer = sequenceInputLayer(f_,Normalization="rescale-symmetric",Name="input");
lgraph = layerGraph(layer);     convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")
        layerNormalizationLayer
        reluLayer
        dropoutLayer(dropoutFactor) 
        additionLayer(2,Name="add_"+i)];

    % Add and connect layers.
    lgraph = addLayers(lgraph,layers);
    lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);

    % Skip connection.
    if i == 1
        % Include convolution in first skip connection.
        layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");

        lgraph = addLayers(lgraph,layer);
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");
        lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");
    else
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");
    end

    % Update layer output name.
    outputName = "add_" + i;
end


tempLayers = flattenLayer("Name","flatten");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = gruLayer(NumNeurons,"Name","gru1");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = [
    FlipLayer("flip3")
    gruLayer(NumNeurons,"Name","gru2")];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);


tempLayers = [
    concatenationLayer(1,2,"Name","concat")