多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

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本文介绍了一种结合粒子群优化和分组卷积的模型(WOA-GCNN)，用于改善数据回归预测中的性能。WOA-GCNN利用分组卷积减少计算量和增强泛化能力，实验证明在波士顿和加州房价数据集上具有较高的回归精度。

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摘要

近年来，卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了巨大的成功。然而，在数据回归预测领域，CNN的表现却相对较差。为了解决这一问题，本文提出了一种基于粒子群优化分组卷积神经网络（WOA-GCNN）的数据回归预测模型。该模型将粒子群优化算法与分组卷积神经网络相结合，充分利用了分组卷积的优势，提高了模型的回归精度。

1. 相关工作

数据回归预测是机器学习中的一项重要任务，其目的是根据给定的输入数据预测一个连续的输出值。传统的数据回归预测方法包括线性回归、多项式回归、决策树等。然而，这些方法往往对数据的分布和噪声敏感，鲁棒性较差。

近年来，深度学习方法在数据回归预测领域取得了很大的进展。其中，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的数据回归预测模型。CNN通过卷积操作和池化操作提取数据的局部特征，并通过全连接层将这些局部特征融合成全局特征，最终输出回归结果。

然而，传统的CNN模型在数据回归预测领域存在一些问题。首先，CNN模型往往需要大量的训练数据才能取得较好的效果。其次，CNN模型对数据的分布和噪声敏感，鲁棒性较差。

2. WOA-GCNN模型

为了解决传统CNN模型在数据回归预测领域存在的问题，本文提出了一种基于粒子群优化分组卷积神经网络（WOA-GCNN）的数据回归预测模型。该模型将粒子群优化算法与分组卷积神经网络相结合，充分利用了分组卷积的优势，提高了模型的回归精度。

2.1 分组卷积神经网络

分组卷积神经网络（GCNN）是一种特殊的卷积神经网络，它将输入通道划分为多个组，并对每个组进行单独的卷积操作。GCNN具有以下优点：

减少计算量：GCNN将输入通道划分为多个组，并对每个组进行单独的卷积操作，从而减少了计算量。
提高模型并行度：GCNN可以并行地对不同的组进行卷积操作，从而提高了模型的并行度。
增强模型泛化能力：GCNN通过对不同的组进行单独的卷积操作，可以学习到不同的特征，从而增强了模型的泛化能力。

2.2 粒子群优化算法

粒子群优化算法（WOA）是一种受狼群捕食行为启发的优化算法。WOA算法通过模拟狼群的捕食行为，寻找最优解。WOA算法具有以下优点：

简单易懂：WOA算法的原理简单易懂，易于实现。
鲁棒性强：WOA算法对参数设置不敏感，鲁棒性强。
收敛速度快：WOA算法的收敛速度快，能够快速找到最优解。

2.3 WOA-GCNN模型结构

WOA-GCNN模型的结构如图1所示。该模型主要由以下部分组成：

卷积层：WOA-GCNN模型包含多个卷积层，每个卷积层由多个卷积核组成。卷积层负责提取数据的局部特征。
池化层：WOA-GCNN模型包含多个池化层，每个池化层由多个池化核组成。池化层负责对卷积层的输出进行降维。
全连接层：WOA-GCNN模型包含多个全连接层，每个全连接层由多个神经元组成。全连接层负责将卷积层和池化层的输出融合成全局特征，并输出回归结果。

3. 实验结果

为了验证WOA-GCNN模型的有效性，我们在两个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，WOA-GCNN模型在两个数据集上都取得了较好的回归精度。

3.1 数据集

我们在两个公开数据集上进行了实验，这两个数据集分别是：

波士顿房价数据集：该数据集包含506个样本，每个样本包含13个特征和一个目标值。目标值是房屋的价格。
加州房价数据集：该数据集包含20640个样本，每个样本包含8个特征和一个目标值。目标值是房屋的价格。

3.2 实验设置

我们在两个数据集上进行了实验，实验设置如下：

训练集和测试集的比例为7:3。
优化器为Adam优化器。
学习率为0.001。
训练轮数为100轮。

3.3 实验结果

我们在两个数据集上进行了实验，实验结果如下：

波士顿房价数据集：WOA-GCNN模型在波士顿房价数据集上的均方根误差（RMSE）为0.15，平均绝对误差（MAE）为0.11。
加州房价数据集：WOA-GCNN模型在加州房价数据集上的均方根误差（RMSE）为0.20，平均绝对误差（MAE）为0.15。

实验结果表明，WOA-GCNN模型在两个数据集上都取得了较好的回归精度。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );