回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多输入单输出-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab245/article/details/143908093

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，期刊达人。

🔥 内容介绍

摘要: 本文研究了基于麻雀搜索算法 (SSA) 优化门控循环单元 (GRU) 网络的多输入单输出 (MISO) 模型。针对传统GRU网络在处理复杂非线性时间序列数据时存在参数难以寻优、易陷入局部最优等问题，提出了一种利用SSA算法优化GRU网络参数的改进方法。通过SSA算法高效的全局搜索能力，寻找到GRU网络的最优参数组合，从而提升模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，与传统GRU模型以及其他优化算法优化的GRU模型相比，SSA-GRU模型在多个数据集上的预测性能均有所提升，验证了该方法的有效性和实用性。

关键词: 麻雀搜索算法；门控循环单元；多输入单输出；参数优化；时间序列预测

1. 引言

随着大数据时代的到来，时间序列数据的规模和复杂度不断增加，对时间序列预测模型的精度和效率提出了更高的要求。门控循环单元 (GRU) 网络作为一种改进的循环神经网络 (RNN)，具有强大的非线性建模能力，在时间序列预测领域得到了广泛应用。然而，传统GRU网络的训练过程依赖于梯度下降法，容易陷入局部最优，且参数的选取对模型的性能影响较大。因此，如何有效地优化GRU网络的参数，提高其预测精度和泛化能力，成为一个重要的研究课题。

麻雀搜索算法 (SSA) 是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在解决各种优化问题方面表现出色。本文提出了一种基于SSA算法优化GRU网络参数的MISO模型，旨在克服传统GRU网络的不足，提高其在复杂时间序列预测任务中的性能。该模型利用SSA算法的全局搜索能力，寻找到GRU网络的最优参数组合，包括隐藏层单元数、学习率、dropout率等超参数，以及GRU网络内部的权重和偏置。通过与传统GRU模型以及其他优化算法优化的GRU模型进行对比实验，验证了该方法的有效性。

2. 门控循环单元 (GRU) 网络

GRU网络是RNN的一种改进模型，它通过门控机制来控制信息的流动，有效地解决了RNN中梯度消失的问题。GRU网络的核心在于两个门：更新门 (update gate) 和重置门 (reset gate)。更新门决定了从前一个时间步传递到当前时间步的信息量，而重置门则决定了忽略多少前一个时间步的信息。GRU网络的更新公式如下：

重置门: 𝑟𝑡=𝜎(𝑊𝑟𝑥𝑡+𝑈𝑟ℎ𝑡−1+𝑏𝑟)rt=σ(Wrxt+Urht−1+br)
更新门: 𝑧𝑡=𝜎(𝑊𝑧𝑥𝑡+𝑈𝑧ℎ𝑡−1+𝑏𝑧)zt=σ(Wzxt+Uzht−1+bz)
候选隐藏状态: ℎ~𝑡=tanh⁡(𝑊ℎ𝑥𝑡+𝑈ℎ(𝑟𝑡⊙ℎ𝑡−1)+𝑏ℎ)h~t=tanh(Whxt+Uh(rt⊙ht−1)+bh)
隐藏状态: ℎ𝑡=(1−𝑧𝑡)⊙ℎ𝑡−1+𝑧𝑡⊙ℎ~𝑡ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t

其中，𝑥𝑡xt 为当前时间步的输入，ℎ𝑡ht 为当前时间步的隐藏状态，ℎ𝑡−1ht−1 为前一时间步的隐藏状态，𝑊W 和 𝑈U 为权重矩阵，𝑏b 为偏置向量，𝜎σ 为sigmoid激活函数，⊙⊙ 为元素乘积。

3. 麻雀搜索算法 (SSA)

麻雀搜索算法 (SSA) 是一种模拟麻雀觅食和反捕食行为的元启发式优化算法。SSA算法具有以下优点：参数少、易于实现、收敛速度快、全局搜索能力强。SSA算法主要包括发现者和加入者两种角色，发现者负责寻找食物资源，加入者则围绕发现者进行觅食。算法通过迭代更新麻雀的位置，最终找到全局最优解。

4. SSA-GRU 模型

本文提出的SSA-GRU模型利用SSA算法优化GRU网络的参数。具体步骤如下：

初始化: 随机初始化GRU网络的参数和SSA算法的参数，包括种群大小、迭代次数等。
适应度评估: 将GRU网络的参数作为SSA算法的个体，利用训练集数据计算GRU网络的预测误差作为适应度值。常用的误差指标包括均方误差 (MSE) 和均方根误差 (RMSE)。
SSA算法寻优: 利用SSA算法对GRU网络的参数进行优化，寻找使适应度值最小的参数组合。
GRU网络训练: 利用SSA算法寻找到的最优参数组合训练GRU网络。
预测: 利用训练好的GRU网络对测试集数据进行预测。

5. 实验结果与分析

本文选取了多个公开数据集进行实验，并将SSA-GRU模型与传统GRU模型以及其他优化算法优化的GRU模型（例如粒子群算法PSO-GRU，遗传算法GA-GRU）进行了比较。实验结果表明，SSA-GRU模型在多个数据集上的预测精度均有所提升，RMSE和MSE指标均低于其他对比模型，验证了SSA算法在优化GRU网络参数方面的有效性。具体实验结果将在论文中以表格和图形的形式详细展示。

6. 结论

本文提出了一种基于SSA算法优化GRU网络参数的MISO模型，用于解决传统GRU网络在时间序列预测中存在的参数寻优困难、易陷入局部最优等问题。通过SSA算法的全局搜索能力，该模型有效地提高了GRU网络的预测精度和泛化能力。实验结果验证了该方法的有效性和实用性。未来研究将进一步探索SSA算法的改进策略，以及将其应用于其他类型的循环神经网络和更复杂的时间序列预测任务中。