基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.算法理论概述

         CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征，GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系，而注意力机制则用于在预测时强调重要的时间步。

 

3.1 CNN（卷积神经网络）部分

        在时间序列回归任务中，CNN用于捕获局部特征和模式：

 

 

 

3.2 GRU（门控循环单元）部分

GRU用于捕捉时间序列的长期依赖关系：

 

 

 

3.3 Attention机制部分

 

 

 

最后，通过反向传播算法调整所有参数以最小化预测误差，并在整个训练集上迭代优化模型。

 

 

 

 

4.部分核心程序

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77

%CNN-GRU-ATT layers = func_model(Dim);    %设置 %迭代次数 %学习率为0.001 options = trainingOptions('adam', ...           'MaxEpochs', 1500, ...                     'InitialLearnRate', 1e-4, ...              'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...      'LearnRateDropFactor', 0.1, ...            'LearnRateDropPeriod', 1000, ...            'Shuffle', 'every-epoch', ...              'Plots', 'training-progress', ...         'Verbose', false);    %训练 Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);    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('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') 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]); legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测误差') 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('真实值', '预测值') xlabel('测试样本') ylabel('测试结果') 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]); legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测误差') grid on ylim([-50,50]);