回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

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回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

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前言

回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

一、NGO-TCN-BiGRU-Attention模型

本文介绍了一种基于NGO-TCN-BiGRU-Attention技术的数据回归预测Matlab程序，该程序可以实现多特征输入、单输出，并包含基础模型。该技术可以应用于多种领域的数据预测，例如金融、气象、医疗等。在该模型中，利用北方苍鹰优化算法来优化模型参数，同时采用时域卷积、双向门控递归单元和自注意力机制等技术来提高预测准确率。通过实验结果，该模型在回归预测方面取得了非常优异的效果。

NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型详细流程和原理

NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）、时域卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制，用于回归预测。下面详细描述这些组件的原理和建模流程：

1. NGO（北方苍鹰优化算法）

目的：优化模型参数以提升预测性能。

原理：

• 模拟苍鹰的猎食行为进行超参数优化。
• 包括初始化种群、适应度评估、选择和更新等步骤。

流程：

1. 初始化：生成初始种群。
2. 评估：计算适应度（例如预测误差）。
3. 更新：基于猎食行为更新种群。
4. 迭代：重复更新直到满足停止条件。

2. TCN（时域卷积网络）

目的：处理序列数据，捕捉长程依赖特征。

原理：

• 使用卷积操作代替传统的递归结构来处理序列数据。
• 通过卷积层和因果卷积捕捉序列中的时间依赖性，避免了长序列训练中的梯度消失问题。

流程：

1. 卷积操作：对输入序列应用卷积核，生成特征图。
2. 因果卷积：确保输出仅依赖于当前及过去的输入数据。
3. 激活函数：如ReLU，用于非线性变换。

3. BiGRU（双向门控循环单元）

目的：处理序列数据中的时间依赖性，捕捉双向上下文信息。

原理：

• 双向GRU包含两个GRU层，分别处理序列的正向和反向信息。
• 通过拼接或加权平均正向和反向的输出，捕捉完整的上下文信息。

流程：

1. 正向GRU：处理序列从前到后的信息。
2. 反向GRU：处理序列从后到前的信息。
3. 融合输出：结合正向和反向的输出进行进一步处理。

4. Attention（注意力机制）

目的：增强模型对重要信息的关注能力。

原理：

• 动态计算注意力权重来调整对输入特征的关注程度。
• 使用注意力权重对输入进行加权求和，生成加权特征。

流程：

1. 计算注意力权重：根据输入特征计算注意力分数。
2. 加权求和：使用注意力权重对输入特征进行加权。
3. 输出：生成加权后的特征表示，用于预测。

5. 综合建模流程

1. 数据预处理：

• 处理缺失值和异常值。
• 标准化输入特征数据。

2. 特征提取：

• 使用 TCN 对输入数据进行时域卷积操作，提取时间序列特征。

3. 序列建模：

• 将卷积提取的特征输入到 BiGRU 网络中，处理时间序列的双向依赖。

4. 注意力机制应用：

• 在 BiGRU 的输出上应用 Attention 机制，增强对关键特征的关注。

5. 参数优化：

• 使用 NGO 优化 TCN、BiGRU 和 Attention 机制的超参数。

6. 模型训练：

• 将处理后的数据输入到组合模型中进行训练，优化损失函数（如均方误差）。

7. 模型预测：

• 使用训练好的模型对新数据进行回归预测。

8. 模型评估：

• 评估模型的预测性能，使用指标如均方误差（MSE）等。

总结

NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型通过 TCN 提取时域特征，BiGRU 处理双向时间依赖，Attention 机制关注重要特征，NGO 优化参数，实现高效的回归预测。模型的主要流程包括数据预处理、特征提取、序列建模、注意力机制应用、参数优化、训练、预测和评估。

二、实验结果

三、核心代码

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
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);%%  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);%%  数据格式转换
pc_train{1,1} = p_train;
pc_test{1,1} = p_test;%%  参数设置
fun = @getObjValue;                                 % 目标函数
dim = 5;                                            % 优化参数个数

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出

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