SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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

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SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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

1.基于PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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

PSO-TCN-BiGRU-Attention是一个复杂的模型结构，通过粒子群算法（Particle Swarm Optimization）优化时间卷积（Temporal Convolutional Networks, TCN）和双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的融合注意力机制（Attention）来进行多变量时间序列预测。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：PSO是一种元启发式优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。在这个上下文中，PSO用于优化模型的超参数或权重参数，以达到更好的预测性能。

时间卷积（Temporal Convolutional Networks, TCN）：TCN是一种卷积神经网络（CNN）的变体，专门用于处理时间序列数据。它通过一系列的卷积层和池化层来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并提取有用的特征。

双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）：BiGRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，结合了前向和后向的循环连接。它允许模型在时间序列中同时考虑过去和未来的信息，以更好地捕捉时间序列中的动态模式。

注意力机制（Attention）：注意力机制用于加权地关注时间序列中的不同部分，以便模型能够更好地处理重要的信息。通过引入注意力机制，模型可以自适应地选择性地关注时间序列中的不同位置或特征。

这个复合模型的目标是结合PSO优化方法，TCN的时间卷积能力，BiGRU的双向信息处理和注意力机制的重要性权重，以提高多变量时间序列预测的准确性和泛化能力。通过这种方式，模型可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和重要特征，从而提高预测性能。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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。

%% %% 粒子群算法优化TCN-BiGRU-Attention，实现多变量输入单步预测
clc;
clear 
close allX = 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 + 1res(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);
endfor 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")layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(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");elselgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");end% Update layer output name.outputName = "add_" + i;
endtempLayers = 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")

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

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