回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-GRU组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

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前言

回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-GRU组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

一、NGO-Transformer-GRU模型

NGO-Transformer-GRU组合模型的数据预测

NGO-Transformer-GRU 组合模型将北方苍鹰优化算法（NGO）、Transformer架构和门控递归单元（GRU）结合，用于复杂时序数据的预测。以下是详细的原理和流程：

1. NGO（北方苍鹰优化算法）

目的：优化模型参数，提高预测性能。

原理：

• 模拟苍鹰的猎食行为优化模型的超参数。
• 包括种群初始化、适应度评估、选择和更新种群等步骤。

流程：

1. 初始化：生成初始种群。
2. 评估：计算适应度（如预测误差）。
3. 更新：通过猎食行为更新种群。
4. 迭代：重复更新直到达到停止条件。

2. Transformer

目的：处理复杂的时序依赖，捕捉长期依赖。

原理：

• 采用自注意力机制对输入序列进行加权求和，捕捉序列中的重要信息。
• 包括多个编码器和解码器层，处理长距离依赖关系。

流程：

1. 自注意力计算：计算每个输入位置的注意力权重。
2. 加权求和：根据注意力权重加权输入特征。
3. 位置编码：添加时间位置信息。

3. GRU（门控递归单元）

目的：处理序列数据的时序特征，捕捉时间依赖。

原理：

• GRU是LSTM的简化版本，具有更新门和重置门来控制信息流动。
• 具有较少的参数，计算效率高。

流程：

1. 更新门：决定保留多少先前的信息。
2. 重置门：决定舍弃多少先前的信息。
3. 候选激活：生成新的候选特征。
4. 合成输出：结合旧信息和新信息生成当前输出。

4. 综合建模流程

1. 数据预处理：

• 数据清洗：处理缺失值和异常值。
• 特征提取：提取和标准化输入特征数据。

2. 模型构建：

• Transformer：处理时序特征，生成上下文表示。
• GRU：捕捉序列中的时间依赖关系。

3. 参数优化：

• 使用 NGO 优化 Transformer 和 GRU 的超参数。

4. 模型训练：

• 输入数据：将特征数据输入 Transformer 和 GRU 模型。
• 损失函数：使用均方误差（MSE）等损失函数进行训练。

5. 模型预测：

• 使用训练好的模型对新数据进行预测。

6. 模型评估：

• 评估模型的预测性能，如通过均方误差（MSE）等指标。

总结

NGO-Transformer-GRU 组合模型利用北方苍鹰优化算法优化模型参数，通过 Transformer 处理复杂的时序特征，GRU 处理时间依赖。模型的主要流程包括数据预处理、模型构建、参数优化、训练、预测和评估。

二、实验结果

NGO-Transformer-GRU回归预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 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
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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 = T_train;
t_test  = T_test;

四、代码获取

私信即可 99米

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