1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
(完整程序運(yùn)行后無水印)
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細(xì)中文注釋和操作步驟視頻）
LR???????????? = g1(1);
NN1??????????? = floor(g1(2))+1;
if g1(3)<1/3
??x1=4;
end
if g1(3)>=1/3 & g1(3)<2/3
??x1=5;
end
if g1(3)>=2/3
??x1=6;
end
if g1(4)<1/3
??x2=3;
end
if g1(4)>=1/3 & g1(4)<2/3
??x2=5;
end
if g1(4)>=2/3
??x2=7;
end
CNN_GRN_SAM =func_model2(Nfactor,NN1,x1,x2);
%設(shè)置
%迭代次數(shù)
%學(xué)習(xí)率為0.001
opt = trainingOptions('adam', ...??????
???'MaxEpochs', 20, ...????????????????
???'InitialLearnRate', LR, ...?????????
???'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...?
???'LearnRateDropFactor', 0.075, ...
???'LearnRateDropPeriod', 200, ...???
???'Shuffle', 'every-epoch', ...?????????
???'Plots', 'training-progress', ...????
???'Verbose', false);
%訓(xùn)練
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape,t_train, CNN_GRN_SAM, opt);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次數(shù)')
ylabel('RMSE')
grid on
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次數(shù)')
ylabel('LOSS')
grid on
%數(shù)據(jù)預(yù)測
tmps??= predict(net, Ptest_reshape );
T_pred = mapminmax('reverse', tmps',vmax2);
figure
plot(T_test, 'r')
hold on
plot(T_pred, 'b-x')
legend('真實(shí)值', '預(yù)測值')
grid on
%%試集結(jié)果
figure
plotregression(T_test,T_pred,['回歸']);
ERR=mean(abs(T_test-T_pred));
ERR
save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR gb1
4.算法理論概述
??????時(shí)間序列預(yù)測在眾多領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值，如金融市場預(yù)測、氣象預(yù)報(bào)、交通流量預(yù)測等。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測方法在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)往往表現(xiàn)出一定的局限性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為時(shí)間序列預(yù)測提供了新的思路和方法。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
CNN-LSTM-SAM 網(wǎng)絡(luò)由卷積層、LSTM 層、自注意力機(jī)制層和全連接層組成。
卷積層用于提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的局部特征；LSTM 層用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系；自注意力機(jī)制層用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的全局特征；全連接層將提取到的特征進(jìn)行整合，輸出預(yù)測結(jié)果。
算法流程
1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其取值范圍在([0,1])之間。
2.初始化粒子群：隨機(jī)生成一組粒子，每個(gè)粒子代表一組網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
3.計(jì)算適應(yīng)度值：對于每個(gè)粒子，將其對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)代入 CNN-LSTM-SAM 網(wǎng)絡(luò)中，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差，作為該粒子的適應(yīng)度值。
4.更新粒子位置和速度：根據(jù)粒子的適應(yīng)度值，更新粒子的個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置，并根據(jù)粒子的位置和速度更新公式，更新粒子的位置和速度。
5.重復(fù)步驟 3 和 4，直到滿足停止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度值小于某個(gè)閾值）。
6.輸出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：將全局最優(yōu)位置對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)作為最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，代入 CNN-LSTM-SAM 網(wǎng)絡(luò)中，對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，得到最終的預(yù)測結(jié)果。
??????基于 PSO 粒子群優(yōu)化的CNN-LSTM-SAM 網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列回歸預(yù)測算法是一種有效的時(shí)間序列預(yù)測方法。該算法通過結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元、自注意力機(jī)制和粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠自動(dòng)提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的局部特征、長期依賴關(guān)系和全局特征，提高了時(shí)間序列預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時(shí)，該算法還具有較高的效率，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)處理大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
