1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） `a=2*(1-(t/Iters));
for i=1:Num
for j=1:dim
r1 = rand;
r2 = rand;
A1 = 2ar1-a;%
C1 = 2*r2; %
D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%
X1 = Alpx(j)-A1*D_alpha; %
r1 = rand;
r2 = rand;
A2 = 2ar1-a; %
C2 = 2*r2; %
D_beta = abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %
X2 = btx(j)-A2*D_beta; %
r1 = rand;
r2 = rand;
A3 = 2ar1-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
..........................................................................
%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
opt = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'InitialLearnRate', LR, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.075, ...
'LearnRateDropPeriod', 200, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress', ...
'Verbose', false);
%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, t_train, CNN_GRN_SAM, opt);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
grid on
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
grid on
%数据预测
tmps = predict(net, Ptest_reshape );
T_pred = mapminmax('reverse', tmps', vmax2);
figure
plot(T_test, 'r')
hold on
plot(T_pred, 'b-x')
legend('真实值', '预测值')
grid on
%%试集结果
figure
plotregression(T_test,T_pred,['回归']);
ERR=mean(abs(T_test-T_pred));
ERR
save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR
mama183`
4.算法理论概述
时间序列预测在众多领域中都具有重要的应用价值，如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的时间序列预测方法在处理复杂的非线性时间序列数据时往往表现出一定的局限性。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测提供了新的思路和方法。
网络结构
CNN-GRU-SAM 网络由卷积层、GRU 层、自注意力机制层和全连接层组成。
卷积层用于提取时间序列数据的局部特征；GRU 层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系；自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征；全连接层将提取到的特征进行整合，输出预测结果。
算法流程
灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受到灰狼社群行为启发的全球优化算法，由Seyedali Mirjalili等于2014年提出。它模仿了灰狼在自然界中的领导层次结构、狩猎策略以及社会共存机制，以解决各种复杂的优化问题。与遗传算法类似，GWO也是基于种群的优化技术，但其独特的搜索策略和更新规则使其在处理某些类型的问题时展现出不同的优势。
在GWO算法中，灰狼被分为四类：α（领头狼）、β（第二领导者）、δ（第三领导者）以及普通狼（Ω）。在每次迭代中，这些角色对应于当前种群中适应度最好的三个解以及其余的解。通过模拟这些狼在捕食过程中的协作与竞争，算法逐步向全局最优解靠近.
1.数据预处理：对时间序列数据进行归一化处理，使其取值范围在([0,1])之间。
2.初始化种群：随机生成一组种群，每个个体代表一组网络参数。
3.计算适应度值：对于每个个体，将其对应的网络参数代入 CNN-GRU-SAM 网络中，对训练数据进行预测，并计算预测结果与真实值之间的误差，作为该个体的适应度值。
4.更新个体信息。
5.重复步骤 3 和 4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值小于某个阈值）。6.输出最优网络参数：将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数，代入 CNN-GRU-SAM 网络中，对测试数据进行预测，得到最终的预测结果。
