1.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
2.算法運行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）
???a=2*(1-(t/Iters));?
???for i=1:Num
???????for j=1:dim??????
???????????r1????? = rand;
???????????r2????? = rand;
???????????A1????? = 2*a*r1-a;%
???????????C1????? = 2*r2;??? %
???????????D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%
???????????X1????? = Alpx(j)-A1*D_alpha;?????? %
???????????r1????? = rand;
???????????r2????? = rand;
???????????A2????? = 2*a*r1-a; %
???????????C2????? = 2*r2; %
???????????D_beta? =abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %
???????????X2????? = btx(j)-A2*D_beta; %???
???????????r1????? = rand;
???????????r2????? = rand;
???????????A3????? = 2*a*r1-a; %
???????????C3????? = 2*r2; %
???????????D_delta = abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %
???????????X3????? = dltx(j)-A3*D_delta;%??????????
???????????xpos(i,j) = (X1+X2+X3)/3;%
???????????if xpos(i,j)>=Lmax(j)
?????????????? xpos(i,j)=Lmax(j);
???????????end
???????????if xpos(i,j)<=Lmin(j)
?????????????? xpos(i,j)=Lmin(j);
???????????end
???????end
???end
end
LR????????????? = Alpx(1);
numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
numHiddenUnits2 = floor(Alpx(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
%訓練
[GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train,Lab_train, layers, opts);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
%預測
ypred2 = predict(GCNN_net, Dat_test );
figure
plot(Lab_test, 'r')
hold on
plot(ypred2, 'b-o')
legend('真實值', '預測值')
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
169
4.算法理論概述
??????時間序列回歸預測是數(shù)據分析的重要領域突想，旨在根據歷史數(shù)據預測未來時刻的數(shù)值犯祠。近年來晒衩，分組卷積神經網絡在時間序列預測中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢撬统。然而，模型參數(shù)的有效設置對預測性能至關重要常挚〗安耍灰狼優(yōu)化（GWO）作為一種高效的全局優(yōu)化算法硼讽，被引入用于優(yōu)化分組卷積神經網絡的超參數(shù)。
4.1 分組卷積神經網絡（GroupCNN）
?????分組卷積是一種減少計算成本同時保持模型性能的有效手段捷兰。在深度學習領域立叛，尤其是在卷積神經網絡（CNN）中，分組卷積被用來降低參數(shù)數(shù)量和計算復雜度贡茅。假設輸入張量為X秘蛇，卷積核為W其做，輸出張量為Y，則分組卷積的計算可以表示為：
常規(guī)卷積和分組卷積赁还，其區(qū)別如下圖所示：
4.2 GWO優(yōu)化
???????灰狼優(yōu)化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一種受到灰狼社群行為啟發(fā)的全球優(yōu)化算法妖泄，由Seyedali Mirjalili等于2014年提出。它模仿了灰狼在自然界中的領導層次結構艘策、狩獵策略以及社會共存機制蹈胡，以解決各種復雜的優(yōu)化問題。與遺傳算法類似朋蔫，GWO也是基于種群的優(yōu)化技術罚渐，但其獨特的搜索策略和更新規(guī)則使其在處理某些類型的問題時展現(xiàn)出不同的優(yōu)勢。??????
??????在GWO算法中驯妄，灰狼被分為四類：α（領頭狼）荷并、β（第二領導者）、δ（第三領導者）以及普通狼（Ω）富玷。在每次迭代中璧坟，這些角色對應于當前種群中適應度最好的三個解以及其余的解。通過模擬這些狼在捕食過程中的協(xié)作與競爭赎懦，算法逐步向全局最優(yōu)解靠近.
