1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
(完整程序運(yùn)行后無(wú)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）
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數(shù)');
ylabel('遺傳算法優(yōu)化過(guò)程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X????= phen1(I,:);
LR???????????? = X(1);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
%CNN-GRU
layers =func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%訓(xùn)練
[GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train,Lab_train, layers, opts);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
%預(yù)測(cè)
ypred2 = predict(GCNN_net, Dat_test );
figure
plot(Lab_test, 'r')
hold on
plot(ypred2, 'b-o')
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
grid on
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
save R2.mat Rerr Rlos ypred2 Lab_test
166
4.算法理論概述
??????基于遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）優(yōu)化的GroupCNN分組卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法是一種結(jié)合了粒子群優(yōu)化技術(shù)和分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GroupCNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法枣宫。這種方法利用粒子群優(yōu)化來(lái)尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)碎浇，以提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率谱姓。
4.1 GA
?????遺傳算法是一種借鑒自然選擇和遺傳機(jī)制的啟發(fā)式搜索算法红竭，通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程中的“選擇”、“交叉”（雜交）、“變異”等操作，來(lái)尋找問(wèn)題的最優(yōu)解陡鹃。在CNN-GRU模型的超參數(shù)優(yōu)化中，GA的目標(biāo)是探索出能使模型預(yù)測(cè)性能（如均方誤差最小化或準(zhǔn)確率最大化）最佳的超參數(shù)組合抖坪，這些超參數(shù)可能包括學(xué)習(xí)率萍鲸、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量擦俐、批次大小等脊阴。
4.2 分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GroupCNN）
??????分組卷積是一種減少計(jì)算成本同時(shí)保持模型性能的有效手段。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域蚯瞧，尤其是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中嘿期，分組卷積被用來(lái)降低參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。假設(shè)輸入張量為X埋合，卷積核為W备徐，輸出張量為Y，則分組卷積的計(jì)算可以表示為：
常規(guī)卷積和分組卷積甚颂，其區(qū)別如下圖所示：
