多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

目录

• 多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的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

MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

模型描述

MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2023及以上
1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
2.主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容；
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复** MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测**获取。

%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 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
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  划分训练集和测试集
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);