1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2,NTsp_train, layers, options);
IT?=[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);
%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;
%網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
analyzeNetwork(Net)
figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
???'LineWidth',2,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
???'LineWidth',2,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('測(cè)試樣本')
ylabel('測(cè)試結(jié)果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 ITAccuracy Error2
141
4.算法理論概述
??????基于遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）優(yōu)化的CNN-GRU（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-門(mén)控循環(huán)單元）時(shí)間序列回歸預(yù)測(cè)模型，是融合了遺傳算法的優(yōu)化能力和深度學(xué)習(xí)模型的表達(dá)力的一種高級(jí)預(yù)測(cè)框架。該模型通過(guò)結(jié)合CNN在特征提取上的優(yōu)勢(shì)和GRU在處理序列數(shù)據(jù)中的高效記憶機(jī)制吝秕，實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深入理解和未來(lái)值的精確預(yù)測(cè)滚停。同時(shí)犀盟，利用遺傳算法對(duì)模型超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化殴边，能夠進(jìn)一步提升模型的預(yù)測(cè)性能。
??????遺傳算法是一種借鑒自然選擇和遺傳機(jī)制的啟發(fā)式搜索算法标锄，通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程中的“選擇”捂蕴、“交叉”（雜交）譬涡、“變異”等操作，來(lái)尋找問(wèn)題的最優(yōu)解啥辨。在CNN-GRU模型的超參數(shù)優(yōu)化中涡匀，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，這些超參數(shù)可能包括學(xué)習(xí)率溉知、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)渊跋、神經(jīng)元數(shù)量、批次大小等着倾。
4.1 CNN-GRU模型架構(gòu)
GRU作為L(zhǎng)STM的簡(jiǎn)化版，同樣用于捕獲序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)燕少，但具有更少的門(mén)控機(jī)制.
4.2 GA優(yōu)化CNN-GRU流程
初始化：隨機(jī)生成初始種群卡者，每個(gè)個(gè)體代表一組超參數(shù)配置。
評(píng)估：應(yīng)用每組超參數(shù)配置訓(xùn)練CNN-GRU模型客们，并在驗(yàn)證集上評(píng)估其性能崇决。
選擇：根據(jù)評(píng)估性能選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體進(jìn)入下一代材诽，常用的有輪盤(pán)賭選擇、錦標(biāo)賽選擇等恒傻。
交叉：對(duì)選定的個(gè)體執(zhí)行交叉操作脸侥，交換它們的部分基因（即超參數(shù)），以產(chǎn)生新個(gè)體盈厘。
變異：按照一定概率對(duì)個(gè)體的某些基因進(jìn)行小幅度修改睁枕，增加種群多樣性。
迭代：重復(fù)上述過(guò)程直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或滿(mǎn)足停止準(zhǔn)則沸手。
