技术标签: 多输入单输出回归预测 BO-GRU 1024程序员节 贝叶斯优化 门控循环单元 回归预测
MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的回归预测,BO-GRU/Bayes-GRU回归预测预测模型。
1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.运行环境matlab2020b及以上。
BO-GRU(贝叶斯优化门控循环单元)是一种结合了贝叶斯优化和门控循环单元(GRU)的方法。
门控循环单元(GRU)是循环神经网络(RNN)的一种变体,具有比传统循环神经网络更强大的建模能力。
贝叶斯优化是一种用于优化问题的方法,它能够在未知的目标函数上进行采样,并根据已有的样本调整采样的位置。这种方法可以帮助我们在搜索空间中高效地找到最优解。
BO-GRU的基本思想是使用贝叶斯优化来自动调整GRU模型的超参数,以获得更好的预测性能。贝叶斯优化算法根据已有的模型性能样本,选择下一个超参数配置进行评估,逐步搜索超参数空间,并利用贝叶斯推断方法更新超参数的概率分布。通过这种方式,BO-GRU可以在相对较少的模型训练迭代次数内找到更好的超参数配置,从而提高预测的准确性。
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars = [
optimizableVariable('NumOfUnits', [10, 50], 'Type', 'integer')
optimizableVariable('InitialLearnRate', [1e-3, 1], 'Transform', 'log')
optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')];
%% 创建网络架构
% 输入特征维度
numFeatures = f_;
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
layers = [...
% 输入特征
sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
sequenceFoldingLayer('Name','fold')
% 特征学习
dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')
% 全连接层
fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
regressionLayer('Name','output') ];
layers = layerGraph(layers);
layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
% 批处理样本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 500;
options = trainingOptions( 'adam', ...
'MaxEpochs',500, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',400, ...
'LearnRateDropFactor',0.2, ...
'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...
'Verbose',false, ...
'Plots','none');
%% 训练混合网络
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
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