IDBO-BiTCN-BiGRU多变量时序预测 基于改进蜣螂算法优化算法(IDBO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)-双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量时序预测(可以更换为单变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 改进点(附文献)需要测试函数20 1、采用Chebyshev映射对种群进行初始化 2、采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新 3、引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新 DBO算法新颖目前发文量不多可以当做创新使用 IDBO也可以定制优化BP,LSSVM,CNN,LSTM,GRU,ELM,KELM,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention等等模型 1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行嘿各位数据预测领域的新手小伙伴们今天来给大家分享一个超赞的基于Matlab的多变量时序预测方案——IDBO - BiTCN - BiGRU。当然啦要是你对单变量时序预测或者回归感兴趣也可以私信我哦。算法亮点1. 改进蜣螂算法IDBO蜣螂算法本身就很新颖目前在学术发文量方面还不算多这对于想要在相关研究中找创新点的同学来说简直是福音啊这里对它做了不少改进都附上了相关文献哦而且还需要测试函数20呢。采用Chebyshev映射对种群进行初始化Chebyshev映射可以让初始种群分布得更合理就好比你在一片土地上撒种子用了这个方法种子能撒得更均匀让算法在一开始就能更好地探索搜索空间。下面这段Matlab代码简单展示一下种群初始化的思路这里只是示意不是完整代码哈% 假设种群规模为pop_size变量维度为dim pop_size 50; dim 10; % 使用Chebyshev映射初始化种群 for i 1:pop_size for j 1:dim x(i,j) 0.5 * (1 cos((2 * j - 1) * pi / (2 * dim))); end end这里通过Chebyshev映射的数学公式给种群里每个个体的每个维度都赋予了初始值。采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新黄金正弦策略就像是给滚球蜣螂找到了一条更聪明的移动路线。黄金分割比例在很多领域都展现出神奇的效果这里也不例外。它能让蜣螂在搜索最优解的过程中更高效地移动避免陷入局部最优。想象一下蜣螂不再是盲目乱撞而是沿着黄金正弦曲线的指引前进。% 假设当前蜣螂位置为x更新位置 r1 rand(); x_new x r1 * sin(rand()) * (gbest - x);这里rand()函数生成随机数sin(rand())产生一个随机的正弦值r1也是随机数结合当前位置x和全局最优位置gbest来更新蜣螂位置。引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新权重系数就像是给小偷蜣螂的行动加了个“智慧开关”让它的移动更有策略。根据不同的情况调整权重能让小偷蜣螂在探索新区域和利用已有信息之间找到平衡。% 假设当前小偷蜣螂位置为x_thief权重系数为w w 0.5; x_thief_new x_thief w * (rand() - 0.5) * (x - x_thief);这里根据权重w和随机数来调整小偷蜣螂的位置。2. 模型组合双向时间卷积神经网络BiTCN和双向门控循环单元BiGRU强强联合。BiTCN擅长捕捉时间序列中的局部特征就像在时间轴上一段一段地仔细观察数据BiGRU则对长期依赖关系很敏感能把握数据在较长时间跨度下的规律。二者结合简直无敌。运行说明1. 环境要求MATLAB版本得是2022b及其以上哦大家记得检查自己的Matlab版本。要是版本太低可能就没法顺利运行啦。2. 评价指标我们用了R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等一系列指标来评估模型的性能。这些指标从不同角度反映了预测值和真实值之间的差异。R2衡量的是模型的拟合优度数值越接近1说明模型拟合得越好MAE表示平均绝对误差能直观地看出预测值和真实值平均偏离了多少MSE是均方误差对较大的误差给予了更大的权重RMSE是MSE的平方根和MAE类似但对大误差更敏感RPD可以评估模型的预测能力。这么多指标能让你全面了解模型的表现。3. 代码特点代码中文注释清晰得不得了质量那叫一个高啊哪怕你是刚接触Matlab的小白跟着注释一步步看也能轻松理解代码在干啥。而且测试数据集都给你准备好了直接运行源程序把你的数据替换进去就能用啦是不是超方便4. 数据格式数据格式是excel哦简单常见大家处理起来也不费劲。直接把你自己的数据按照格式整理好替换进去就行。IDBO-BiTCN-BiGRU多变量时序预测 基于改进蜣螂算法优化算法(IDBO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)-双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量时序预测(可以更换为单变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 改进点(附文献)需要测试函数20 1、采用Chebyshev映射对种群进行初始化 2、采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新 3、引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新 DBO算法新颖目前发文量不多可以当做创新使用 IDBO也可以定制优化BP,LSSVM,CNN,LSTM,GRU,ELM,KELM,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention等等模型 1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行总之这个IDBO - BiTCN - BiGRU多变量时序预测方案从算法改进到模型构建再到运行便利性都为新手小白考虑得妥妥当当。大家赶紧动手试试在数据预测的世界里大展身手吧记得要是对单变量预测或者回归感兴趣或者想让IDBO优化其他模型比如BP、LSSVM、CNN、LSTM、GRU、ELM、KELM、CNN - LSTM、CNN - LSTM - Attention等等都可以私信我呀保证源程序能顺利运行大家放心使用。
IDBO - BiTCN - BiGRU：多变量时序预测的新利器
IDBO-BiTCN-BiGRU多变量时序预测 基于改进蜣螂算法优化算法(IDBO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)-双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量时序预测(可以更换为单变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 改进点(附文献)需要测试函数20 1、采用Chebyshev映射对种群进行初始化 2、采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新 3、引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新 DBO算法新颖目前发文量不多可以当做创新使用 IDBO也可以定制优化BP,LSSVM,CNN,LSTM,GRU,ELM,KELM,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention等等模型 1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行嘿各位数据预测领域的新手小伙伴们今天来给大家分享一个超赞的基于Matlab的多变量时序预测方案——IDBO - BiTCN - BiGRU。当然啦要是你对单变量时序预测或者回归感兴趣也可以私信我哦。算法亮点1. 改进蜣螂算法IDBO蜣螂算法本身就很新颖目前在学术发文量方面还不算多这对于想要在相关研究中找创新点的同学来说简直是福音啊这里对它做了不少改进都附上了相关文献哦而且还需要测试函数20呢。采用Chebyshev映射对种群进行初始化Chebyshev映射可以让初始种群分布得更合理就好比你在一片土地上撒种子用了这个方法种子能撒得更均匀让算法在一开始就能更好地探索搜索空间。下面这段Matlab代码简单展示一下种群初始化的思路这里只是示意不是完整代码哈% 假设种群规模为pop_size变量维度为dim pop_size 50; dim 10; % 使用Chebyshev映射初始化种群 for i 1:pop_size for j 1:dim x(i,j) 0.5 * (1 cos((2 * j - 1) * pi / (2 * dim))); end end这里通过Chebyshev映射的数学公式给种群里每个个体的每个维度都赋予了初始值。采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新黄金正弦策略就像是给滚球蜣螂找到了一条更聪明的移动路线。黄金分割比例在很多领域都展现出神奇的效果这里也不例外。它能让蜣螂在搜索最优解的过程中更高效地移动避免陷入局部最优。想象一下蜣螂不再是盲目乱撞而是沿着黄金正弦曲线的指引前进。% 假设当前蜣螂位置为x更新位置 r1 rand(); x_new x r1 * sin(rand()) * (gbest - x);这里rand()函数生成随机数sin(rand())产生一个随机的正弦值r1也是随机数结合当前位置x和全局最优位置gbest来更新蜣螂位置。引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新权重系数就像是给小偷蜣螂的行动加了个“智慧开关”让它的移动更有策略。根据不同的情况调整权重能让小偷蜣螂在探索新区域和利用已有信息之间找到平衡。% 假设当前小偷蜣螂位置为x_thief权重系数为w w 0.5; x_thief_new x_thief w * (rand() - 0.5) * (x - x_thief);这里根据权重w和随机数来调整小偷蜣螂的位置。2. 模型组合双向时间卷积神经网络BiTCN和双向门控循环单元BiGRU强强联合。BiTCN擅长捕捉时间序列中的局部特征就像在时间轴上一段一段地仔细观察数据BiGRU则对长期依赖关系很敏感能把握数据在较长时间跨度下的规律。二者结合简直无敌。运行说明1. 环境要求MATLAB版本得是2022b及其以上哦大家记得检查自己的Matlab版本。要是版本太低可能就没法顺利运行啦。2. 评价指标我们用了R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等一系列指标来评估模型的性能。这些指标从不同角度反映了预测值和真实值之间的差异。R2衡量的是模型的拟合优度数值越接近1说明模型拟合得越好MAE表示平均绝对误差能直观地看出预测值和真实值平均偏离了多少MSE是均方误差对较大的误差给予了更大的权重RMSE是MSE的平方根和MAE类似但对大误差更敏感RPD可以评估模型的预测能力。这么多指标能让你全面了解模型的表现。3. 代码特点代码中文注释清晰得不得了质量那叫一个高啊哪怕你是刚接触Matlab的小白跟着注释一步步看也能轻松理解代码在干啥。而且测试数据集都给你准备好了直接运行源程序把你的数据替换进去就能用啦是不是超方便4. 数据格式数据格式是excel哦简单常见大家处理起来也不费劲。直接把你自己的数据按照格式整理好替换进去就行。IDBO-BiTCN-BiGRU多变量时序预测 基于改进蜣螂算法优化算法(IDBO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)-双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量时序预测(可以更换为单变量时序预测/回归前私我)Matlab代码可直接运行适合小白新手 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 改进点(附文献)需要测试函数20 1、采用Chebyshev映射对种群进行初始化 2、采用黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新 3、引入权重系数用于小偷蜣螂位置更新 DBO算法新颖目前发文量不多可以当做创新使用 IDBO也可以定制优化BP,LSSVM,CNN,LSTM,GRU,ELM,KELM,CNN-LSTM,CNN-LSTM-Attention等等模型 1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行总之这个IDBO - BiTCN - BiGRU多变量时序预测方案从算法改进到模型构建再到运行便利性都为新手小白考虑得妥妥当当。大家赶紧动手试试在数据预测的世界里大展身手吧记得要是对单变量预测或者回归感兴趣或者想让IDBO优化其他模型比如BP、LSSVM、CNN、LSTM、GRU、ELM、KELM、CNN - LSTM、CNN - LSTM - Attention等等都可以私信我呀保证源程序能顺利运行大家放心使用。
