【价格预测】鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU价格预测【含Matlab源码 2566期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-10-30 20:31:50 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134127570
本文介绍了使用WOA-GRU算法进行数据预测，特别是针对长序列问题的处理，通过GRU网络结构和鲸鱼群算法优化循环神经网络权重。作者还分享了Matlab2014a版本的使用和部分源代码，以及应用实例，如销售预测和各种优化问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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【GRU回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2285期】
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12-17 779
鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测（多输入单输出） 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
12-12
MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(WOA-GRU)的时间序列预测。优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MA
机器学习-深度学习
04-27 135
基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(WOA-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(WOA-GRU)的数据回归预测，多变量输入模型。优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE
机器学习-深度学习
04-27 149
基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(WOA-GRU)的数据回归预测，多变量输入模型。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
【GRU回归预测】基于鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU实现负荷数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-22 343
度,本文使用鲸鱼优化算法(WOA)来优化GRU的初始参数,并以此建立了WOA-GRU软测量模型。最后,将该方法应用于丙烯精馏塔中塔顶丙烷浓度的预测,实验结果表明,在动态建模方面WOA-GRU具有更高的预测精度。
回归预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测
matlab_dingdang的博客
12-13 542
软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之一。而由于一般的循环神经网络在解决软测量问题时存在长范围依赖和梯度消失的问题,故本文采用门限循环单元神经网络(GRU)建立模型,其门限结构更少,训练效率更高。为进一步提高神经网络的预测精度,本文使用鲸鱼优化算法(WOA)来优化GRU的初始参数,并以此建立了WOA-GRU软测量模型。
【价格预测】鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU价格预测【含Matlab源码 2566期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【GRU回归预测】鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2285期】.zip
09-10
智能优化算法优化GRU门控循环单元分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化GRU 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化GRU 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化GRU 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【GRU回归预测】鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2285期】.zip
最新发布
02-13
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MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测（完整源码和数据）
02-21
MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测（完整源码和数据） 基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，WOA-CNN-GRU多特征输入模型。 优化参数为：学习率，隐含层...
【GRU时序预测】鲸鱼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元WOA-Attention-CNN-GRU时序预测【含Matlab源码 3641期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
WOA-GRU多输入分类预测 | 鲸鱼优化算法-门控循环单元神经网络 | Matlab
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
03-15 324
附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明。迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况。所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手。自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片。注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。训练GRU网络进行回归预测，实现更加精准的预测。，即通过12个输入值预测1个输出值。归一化训练数据，提升网络泛化性。参数，记录下最优的网络参数。
【GRU回归预测】基于鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU实现负荷数据回归预测附matlab代码...
Matlab_dashi的博客
02-22 208
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍度,本文使用鲸鱼优化算法(WOA)来优化GRU的初始参数,并以此建立了WOA-GRU软测量模型。最后,将该方法应用于丙烯精馏塔中塔顶丙烷浓度的预测,实验结果表明,...
时序预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
04-26 498
时序预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元时间序列预测
【GRU时序预测】基于灰狼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU实现股票价格预测附matlab代码
qq_59747472的博客
02-05 212
目前,神经网络是股价建模的主要工具之一。而由于一般的循环神经网络在解决股价问题时存在长范围依赖和梯度消失的问题,故本文采用门限循环单元神经网络(GRU)建立模型,其门限结构更少,训练效率更高。为进一步提高神经网络的预测精度,本文使用灰狼优化算法(GWO)来优化GRU的初始参数,并以此建立了GWO-GRU股价模型，,实验结果表明,在动态建模方面GWO-GRU具有更高的预测精度。
【GRU回归预测】鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2285期】
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02-08 172
鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
时间序列预测 | WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元
学习使你进步。
07-28 167
接着，我们使用训练好的模型预测未来12个月的数据，并利用反标准化方法将归一化的数据转换回原始的数据。通过本文我们可以了解到如何使用WOA-GRU算法来进行时间序列预测，并且我们通过使用MATLAB的自带函数和算法实现了这一过程，对于正在学习时间序列预测的同学，本文提供了一个很好的参考。首先，我们需要导入我们所需的数据，这里我们选用了一个简单的国际航班乘客数的数据集。在这里，我们使用MATLAB自带的GRU函数来构建GRU模型，并使用WOA算法来优化模型参数。最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。
鲸鱼优化算法（WOA）与门控循环单元（GRU）结合的预测模型（WOA-GRU）及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
08-04 1162
Python和MATLAB的实现均突出模型结构和优化过程。2. **全局搜索与局部搜索结合**：WOA在寻优时，既有全局搜索的能力，又具备局部精准搜索的能力，能有效避免陷入局部最优解。2. **简化结构**：与长短期记忆（LSTM）相比，GRU的结构更为简化，避免了多层细胞结构，提高了计算效率。4. **使用WOA进行优化**：通过WOA迭代优化GRU模型中的参数，如学习率、批量大小和GRU单元的权重。3. **良好的表现**：GRU在多个时序数据序列的预测任务中表现优异，特别是在较短的数据序列中。
深度学习--GRU（门控循环单元）原理详解
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上一篇中已经总结了RNN的原理，传送门：https://blog.youkuaiyun.com/wenqiwenqi123/article/details/80704528本文讲解一下GRU的原理，GRU对于RNN中的梯度消失有很大帮助。GRU即Gated Recurrent Unit。前面说到为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出了LSTM，而GRU则是LSTM的一个变体，当然LSTM还有有很多其他的变...
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