回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)多输入单输出
预测效果
基本介绍
建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：
- 发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏。
- 一旦麻雀发现了捕食者，个体开始发出鸣叫作为报警信号。当报警值大于安全值时，发现者会将加入者带到其它安全区域进行觅食。
发现者和加入者的身份是动态变化的。只要能够寻找到更好的食物来源，每只麻雀都可以成为发现者，但是发现者和加入者所占整个种群数量的比重是不变的。也就是说，有一只麻雀变成发现者必然有另一只麻雀变成加入者。- 加入者的能量越低，它们在整个种群中所处的觅食位置就越差。一些饥肠辘辘的加入者更有可能飞往其它地方觅食，以获得更多的能量。
在觅食过程中，加入者总是能够搜索到提供最好食物的发现者，然后从最好的食物中获取食物或者在该发现者周围觅食。与此同时，一些加入者为了增加自己的捕食率可能会不断地监控发现者进而去争夺食物资源。- 当意识到危险时，群体边缘的麻雀会迅速向安全区域移动，以获得更好的位置，位于种群中间的麻雀则会随机走动，以靠近其它麻雀。
GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。与LSTM相比，GRU内部少了一个”门控“，参数比LSTM少，但是却也能够达到与LSTM相当的功能。
GRU 是标准循环神经网络的改进版，但到底是什么令它如此高效与特殊？为了解决标准 RNN 的梯度消失问题，GRU 使用了更新门（update gate）与重置门（reset gate）。基本上，这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出。这两个门控机制的特殊之处在于，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。
程序设计
- 完整源码私信博主
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
method=@mapminmax;%归一化
% method=@mapstd;%标准化
[xs,mappingx]=method(x');x=xs';
[ys,mappingy]=method(y');y=ys';
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
gruLayer(numHiddenUnits1)
gruLayer(numHiddenUnits2)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate',learning_rate, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',true,...
'Plots','training-progress');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
method=@mapminmax;%归一化
% method=@mapstd;%标准化
[xs,mappingx]=method(x');x=xs';
[ys,mappingy]=method(y');y=ys';
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
gruLayer(numHiddenUnits1)
gruLayer(numHiddenUnits2)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate',learning_rate, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',true,...
'Plots','training-progress');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/article/details/126087747?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126086399?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/0/article/details/126084238?spm=1001.2014.3001.5501