Matlab 麻雀优化算法优化门控循环单元(SSA-GRU)的数据回归预测

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❤️ 内容介绍

在机器学习和人工智能领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们根据历史数据来预测未来的结果。门控循环单元（GRU）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，它在处理序列数据时表现出色。然而，对于复杂的多输入单输出回归预测问题，传统的GRU模型可能存在一些限制。为了克服这些限制，我们引入了麻雀算法（SSA）来优化GRU模型的性能。

麻雀算法是一种基于群体智能的优化算法，受到自然界中麻雀的行为启发而开发。它模拟了麻雀在觅食过程中的行为，通过合作和竞争来搜索最优解。与传统的优化算法相比，麻雀算法具有更好的全局搜索能力和较快的收敛速度。因此，将麻雀算法应用于优化GRU模型可以提高其预测性能。

在我们的研究中，我们首先提出了一种基于麻雀算法优化的门控循环单元（SSA-GRU）神经网络模型。该模型通过引入麻雀算法来自动调整GRU模型的参数，以最小化预测误差。然后，我们使用多个输入变量来训练和测试该模型，以实现多输入单输出的回归预测。通过将多个输入变量结合在一起，我们可以更准确地预测目标变量的值。

为了评估SSA-GRU模型的性能，我们使用了一个真实的数据集进行实验。实验结果表明，与传统的GRU模型相比，SSA-GRU模型在多输入单输出回归预测任务中表现出更高的准确性和稳定性。这证明了麻雀算法的有效性，并证实了将其应用于优化GRU模型的潜力。

除了在回归预测任务中的应用，SSA-GRU模型还可以用于其他领域，如时间序列预测、股票市场分析和天气预测等。通过调整输入变量和目标变量，我们可以将该模型应用于各种不同的问题，并取得良好的预测结果。

总之，基于麻雀算法优化的门控循环单元SSA-GRU神经网络模型是一种强大的工具，可用于多输入单输出回归预测任务。它通过引入麻雀算法来提高GRU模型的性能，并在实验中取得了良好的结果。我们相信，随着进一步的研究和发展，该模型将在各种领域中得到广泛应用，并为我们带来更准确和可靠的预测能力。

🔥核心代码


% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end
% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2022, 44:1-10.DOI:10.11999/JEIT221172.

[2] 左思雨,赵强,张冰,等.基于VMD-SSA-GRU的船舶运动姿态预测[J].舰船科学技术, 2022, 44(23):60-65.

[3] 万定生,朱海南,刘昕玥,等.基于正则化和自适应遗传算法的水文预测模型的构建方法:CN202010876835.9[P].CN112015719A[2023-09-10].

[4] 段宛伶.人民币日度汇率值与经济基本变量的关系分析及其预测[J].[2023-09-10].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计